In klinischen Umgebungen ist die präzise Erfassung und angemessene Reaktion auf die Emotionen von Patienten entscheidend für bessere Behandlungsergebnisse und höhere Zufriedenheit. Forscher der Universität Tsukuba haben nun in einer Studie, die in IEEE Access veröffentlicht wurde, ein kontaktloses „multimodales Emotionserkennungssystem“ entwickelt, das verschiedene Informationsquellen kombiniert: Stimme, Gesprächsinhalt und physiologische Reaktionen wie Herzfrequenz und Atmung. Die Daten werden ohne physischen Kontakt erfasst, was den Druck auf Patienten verringert und eine natürliche Kommunikation ermöglicht. In Tests simulierten erfahrene Ärzte Gespräche mit geschulten Patienten, die Situationen aus der Krebstherapie nachstellten. Die Emotionsanalyse des KI-Systems wurde mit den Selbstberichten der Patienten verglichen und zeigte eine höhere Genauigkeit als die menschliche Beurteilung durch Ärzte. Dies zeigt, dass KI durch die Integration und Analyse vielfältiger Datenquellen in der Emotionserkennung potenziell sogar Spezialisten übertrifft. Ein weiterer Vorteil liegt in der Reduzierung des psychischen und physischen Belastungsniveaus für Patienten, da keine Sensoren am Körper angebracht werden müssen. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass solche Systeme als unterstützende Werkzeuge für Ärzte dienen können, um emotionale Zustände präziser zu erfassen und die sogenannte „Empathie-Erschöpfung“ – eine häufige Herausforderung bei medizinischem Personal – zu verringern. Die Forschungsgruppe plant, das System weiter zu verfeinern und in realen medizinischen Settings zu testen, mit Ausblick auf Anwendungen in der Altenpflege und der psychischen Gesundheitsversorgung. Industrieexperten sehen in der Technologie eine vielversprechende Ergänzung zur menschlichen Diagnostik. „Die Fähigkeit, emotionale Zustände objektiv und kontinuierlich zu erfassen, könnte die Qualität der Patientenbetreuung revolutionieren“, sagt ein Experte für medizinische KI aus Japan. Die Universität Tsukuba ist international anerkannt für ihre Forschung in Mensch-Technik-Interaktion und künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen. Die Entwicklung zeigt, wie KI nicht nur als Ersatz, sondern als intelligente Ergänzung für medizinisches Fachwissen dienen kann – besonders in emotional anspruchsvollen Bereichen wie Onkologie oder Psychiatrie.