In Deutschland dauert es im Schnitt bis zum siebten Lebensjahr, bis eine Autismus-Spektrum-Störung (ASS) diagnostiziert wird. Das ist oft zu spät – denn je früher Unterstützung beginnt, desto besser stehen die Entwicklungschancen. Forschende am DZPG arbeiten deshalb an einem neuen digitalen Ansatz, der künstliche Intelligenz nutzt.

Wie funktioniert das?

Prof. Dr. Christine Falter-Wagner (LMU Klinikum München, DZPG) und ihr Team setzen auf moderne Sensorik statt allein auf Interviews und Verhaltensbeobachtung. Erfasst werden Blickbewegungen, Mimik, Körperhaltung, Sprache und körperliche Signale gleichzeitig und mithilfe maschinellen Lernens ausgewertet.

Im Mittelpunkt steht, wie gut zwei Menschen im Gespräch aufeinander eingestimmt sind, etwa beim Zusammenspiel von Blick und Gestik. Das wird als interpersonelle Synchronie bezeichnet. Bei Menschen im Autismus-Spektrum zeigt sich diese Abstimmung anders als bei neurotypischen Personen. Ein KI-Algorithmus kann diese Unterschiede bereits anhand einer zehnminütigen Videoaufnahme mit 80 bis 90 Prozent Genauigkeit erkennen.

Außerdem kann die Methode helfen, Autismus von Erkrankungen mit ähnlichen Symptomen abzugrenzen. etwa von Borderline-Persönlichkeitsstörung, sozialer Angststörung oder ADHS. Genau diese Unterscheidung führt bislang häufig zu Fehldiagnosen.