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Researchzentrum Jülich - Presseinformationen - Tückische Hirnscans: Persönlichkeitsprognosen durch KKI (Künstliche Intelligenz)

Das haben die Wissenschafter des Forschungszentrums Jülich und der Uni Düsseldorf in der Juni-Ausgabe der Fachzeitschrift "Brain Structure and Function" bewiesen. Im Rahmen ihrer Untersuchung ermittelten die Forschenden Netze im Menschengehirn, die bei unterschiedlichen Aufgabenstellungen besonders leistungsfähig waren. Anschließend schulten sie die entsprechenden Softwareprogramme, um diese Tätigkeit bestimmten Charakterzügen zu unterordnen. Mit Hilfe von fMRI-Bildern untersuchen sie, welche Hirnareale durch verschiedene Denkübungen oder -weisungen angesteuert werden.

Anhand dieser Bilder beurteilten die Forscher aus Jülich und Düsseldorf die Person der Testpersonen, zum Beispiel wie empfindlich er ist. "Zuerst haben wir viele tausend publizierte fMRI-Studien evaluiert, in denen den Freiwilligen in einer so genannten Meta-Analyse Aufgabenstellungen zugewiesen wurden", erklärt Prof. Simon Eickhoff, Abteilungsleiter " Brain and Behaviour " am Jülich Institute for Neurosciences and Medicine (INM-7).

Er und sein Forscherteam haben neun unterschiedliche funktionale Netze im Hirn identifiziert. Zum Beispiel wird man tätig, wenn Testpersonen ein Gesicht sehen sollten, und ein anderer wird tätig, wenn sich Menschen an etwas kurzfristiges erinnern sollten. In einem zweiten Arbeitsschritt wurden die anonymen Probandendaten von rund 700 Testpersonen verwendet, die sich sowohl einem Gehirnscan als auch einem Persoenlichkeitstest unterworfen haben.

Ausgewertet wurden fMRI-Bilder der Freiwilligen, die ihre Ideen ungehindert einfließen lassen. Nur in den funktionalen Netzen des Hirns, die sie bisher als belastbar erkannt hatten, nahmen die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler die Bewegungsmuster nur über hundertfach auf der Grundlage der Meta-Analyse auf. Danach erfolgte ein schrittweises maschinelles Lernen, das auf den Ergebnissen von 90 Prozentpunkten der Fächer basiert.

Um aus den Bewegungsmustern dieser Testpersonen Rückschlüsse auf die Resultate der Personaltests zu ziehen, schulten die Forschenden eine Lernsoftware. In welchem Umfang ihre Resultate korrekt waren, wurde von den Wissenschaftlern der SW immer mitgeteilt. Anschließend adaptierte die Lernsoftware ihr Rechenmodell. "Wenn man diesen Vorgang mehrmals durchführt, wird das Model immer besser", sagt Eickhoff.

Für die zehn Prozentpunkte der Testpersonen, deren Ergebnisse ihr im Rahmen des NEO-FFI-Tests nicht bekannt waren, ergab die so geschulte Trainingssoftware dann eine persönliche Prognose. Es wurde festgestellt, dass die Aktivitäten individueller, spezieller Netze in direktem Zusammenhang mit der Entwicklung verschiedener Charakterzüge stehen. In zwei der neun funktionalen Netze hat sich gezeigt, dass sie für die Vorhersage der Leistung einer Person im NEO-FFI Test in Bezug auf die Öffnung für neue Erkenntnisse ausreichen.

Es ist interessant, dass weitere Charakterzüge mit weiteren Netzen bewertet werden können, indem die Datensätze von Testpersonen von Frauen und Männern separiert werden - und die Lernsoftware separat ernährt und geschult wird. "Offenbar sind die Bindungsmuster der Verbindungsstärke in funktionalen Netzen meist geschlechtsspezifisch", so Eickhoff abschließend. Für die Basisforschung sind die Ergebnisse der beiden in Jülich und Düsseldorf tätigen Forscher wichtig.

"â??Wir wollen nicht nur die Grundstruktur des Menschenhirns, sondern auch, wie sie sich von Mensch zu Mensch unterscheidetâ??, erklÃ?rt Eickhoff. "Selbstverständlich gibt es bei dieser Form der Recherche immer Anlass zur Sorge - von der Gefährdung durch "transparente Menschen" über wirtschaftliche Konsequenzen bis hin zum eventuellen Fehlverhalten von Patientendaten", sagt Eickhoff.

"Dass es möglich ist, die Funktion des Gehirns im Gehirn zu identifizieren, hatten die Gehirnforscher von Eickhoff und andere Forscher bereits in einer weiteren Veröffentlichung gezeigt: Mit ihrem Methodenansatz identifizierten die Forscherinnen und Forscher vor allem funktionale Netze, die bei der betreffenden Erkrankung besonders stark ausfallen. Die Forscher hatten ihre Forschungsergebnisse in der Fachzeitschrift "Human Brain Mapping" aufbereitet. Neben den Gehirnforschern aus Jülich und Düsseldorf waren auch Forscher der Brain Section der Forschungsallianz Jülich-Aachen, der Ruth th Aachen und der Hochschulen Duisburg-Essen, Heidelberg und Köln dabei.

Originalveröffentlichung: "Predicting personality from network-based resting-state function connectivity", par Alessandra D. Nostro, Veronika I. Müller, Deepthi P. Varikuti, Rachel N. Pläschke, Felix Hoffstaedter, Robert Langner, Kaustubh R. Patil, Simon B. Eickhoff, Brain Structure and Function (2018), Weitere Auskünfte : "P: Gespräch mit Prof. Simon Eickhoff "Using brain scan to individual prognosis": Das Forscherteam um Prof. Simon Eickhoff evaluiert oft MRI- und fMRI-Hirnuntersuchungen von Hunderten von Menschen auf eine ganz besondere Weise:

Sie schult Rechner, die Bewegungsmuster in funktionalen Gehirnnetzen aus den Bilddateien zu auslesen. Mit diesen Informationen will Eickhoff den weiteren Krankheitsverlauf bei Menschen mit Depression, Altersschizophrenie oder Morbus Parkinson ergründen.