25.08.2025 Interdisziplinärer Hackathon zu "KI & Autismus"
In einem interdisziplinären Hackathon entwickelte ein junges Forschungsteam aus verschiedenen Disziplinen gemeinsam einen ersten Prototyp für einen KI-gestützten Autismus-Chatbot.
Forschende der Philipps-Universität entwickeln einen KI Assistenzchatbot zu Autismus
Trotz hohem Bedarf an Diagnostik zu Autismus und möglicher Versorgung ist aktuell eine deutliche Unterversorgung zu beobachten. Gleichzeitig scheinen Selbstdiagnosen durch Social Media und nicht-validierte Chatbots zuzunehmen, welche jedoch häufig zu Fehldiagnosen führen. Die Diagnostik umfasst ein multimodales Vorgehen und sollte nach S3-Leitlinien erfolgen. In der Praxis zeigt sich allerdings, dass Therapeut:innen und Behandler:innen sich diesbezüglich wenig bis nicht ausgebildet fühlen und ein Vorgehen nach S3-Leitlinien oft schwer zugänglich ist.
Das interdisziplinäre Forschungsteam Kilian Stenzel, Johannes Wichmann, Sophie Kievernagel und Fabian Lechner aus Psychologie, Wirtschaftswissenschaften und Informatik hat sich der Herausforderung einer zugänglicher Autismus Diagnostik und Behandlung gewidmet. Zusammen mit drei hochkarätige Referenten (Tilman Beck, Dr. Annegret Lamadé, Heiko Bartels), einer Autistin und 14 engagierten Teilnehmer:innen haben sie im Rahmen eines 24-h Hackathons im Creative Space an der Entwicklung eines LLM (large-language model) basierten Chatbot zu Autismus gearbeitet.
Nach inspirierenden Impulsvorträgen der Referent:innen zu "Autismus verstehen und digital unterstützen", "LLMs in der Medizin" und "Regulierung künstlicher intelligenter Medizinprodukte", wurden in interdisziplinären Teams mögliche Zielstellungen entwickelt und anschließend im Plenum diskutiert. Nach gemeinsamer Festlegung, haben sich die Fachbereichsteams zusammengefunden und an den für ihr Fachgebiet festgelegten Zielen gearbeitet.
Teams entwickeln fachübergreifend konkrete Lösungen
Das Psycholog:innen-Team hat sich mit mit der Entwicklung möglicher Fallbeispiele zu den einzelnen Diagnosekriterien zur Diagnostik und Differentialdiagnostik beschäftigt, sowie mit der Formulierung von relevanten Wissensfragen zu Autismus. Das Team der Wirtschaftswissenschaftler:innen hat ein Scoping-Review, sowie eine Markanalyse durchgeführt und einen Antrag auf Finanzierung vorbereitet. Das Team der Rechtswissenschaften hat rechtliche Hürden identifiziert und eine Bewertung vorgenommen. Das Informatikteam hat einen lokalen Chatbot entwickelt, indem es die S3 Leitlinie mithilfe von "Retrieval-Augmented Generation" aufbereitet hat. Ebenso hat es einen Diagnose-Screeningprozess mithilfe eines gängigen Fragebogens und den ICD-11 Kriterien in einem Large Langauge Model implementiert. Gezieltes prompt-engineering wurde dazu eingesetzt diese Ergebnisse gut darzustellen. Die zeitlich komprimierte Veranstaltung und die auf kreatives Arbeiten ausgerichtete Umgebung des Creative Space unterstützte einen kontinuierlichen Austausch zwischen den Teams.
Erster Prototyp in 24 Stunden entwickelt
Dies ermöglichte die Entwicklung eines ersten Prototypen basierend auf validierten Fragebögen, Primärevidenz und Leitlinien, der psychologische Fragestellungen ebenso berücksichtigt wie rechtliche Rahmenbedingungen. Zum Abschluss haben die Fachbereichsteams ihre Arbeit vorgestellt und der LLM-gestützter Chatbot konnte erfolgreich auf seine Anwendbarkeit geprüft werden.
Weitere Vorhaben umfassen die Weiterentwicklung des Chatbots (u.a. Modifikation von bereits identifizierten Schwachstellen), eine umfassende Validierung des Chatbots durch Psychotherapeut:innen und die Publikation der vielversprechenden Forschungsergebnisse.
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Sophie Kievernagel