Akzeptanzstudie von Patienten, die wegen Suizids aufgenommen wurden, und von medizinischem Personal für die klinische Datenerfassung über eine E-Health-Plattform (MeMind)

Unter Berücksichtigung der Stärken und Fallstricke bestehender Methoden zur Bewertung des Suizidrisikos haben wir ein System entwickelt, das EMA und kontinuierliche Überwachung von Patienten mithilfe der Sensoren des Smartphones und/oder Wearables und der Dateneingabe kombinieren kann, um das Suizidrisiko zu überwachen und vorherzusagen. Beispielsweise sind sowohl eine schlechte Schlafqualität als auch ein gestörter Appetit klinische Marker für eine Depression, wobei ein bidirektionaler Zusammenhang besteht. Ihre Veränderungen könnten der Zunahme von Suizidverhalten vorausgehen, da Schlaf und Appetit sowohl vom Stimmungszustand beeinflusst als auch vom serotonergen System reguliert werden. Unsere Hypothese ist, dass die regelmäßige Verfolgung psychischer Gesundheitssymptome durch Selbstberichte als konsistente und unvoreingenommene Abkürzung zur Beurteilung des Stimmungszustands und seiner biologischen Grundlagen dienen und möglicherweise suizidales Verhalten vorhersagen könnte.