Warum leiden Menschen unter Depressionen, Zwängen oder Psychosen – und was passiert dabei im Gehirn? Computational Psychiatry ist ein Forschungsfeld, das diese Frage mit mathematischen Modellen untersucht. Statt Symptome zu beschreiben, ist das Ziel, die komplexen Prozesse im Gehirn zu verstehen – und zu erklären, warum sie bei psychischen Erkrankungen aus dem Gleichgewicht geraten. Dafür werden Computermodelle und Methoden der künstlichen Intelligenz genutzt, die Brücken schlagen zwischen beobachtbarem Verhalten und zugrundeliegenden Mechanismen.
Die Ringvorlesung »Computational Psychiatry: Mit mathematischen Modellen die Mechanismen psychischer Erkrankungen entschlüsseln« bringt dazu Expert:innen aus Psychologie, Psychiatrie und Neurowissenschaften zusammen. Sie geben Einblicke in aktuelle Forschung, diskutieren Chancen und Herausforderungen und zeigen, wie moderne Datenanalysen und digitale Methoden die Zukunft der psychischen Gesundheitsversorgung prägen werden.
Donnerstag, 23. Oktober 2025
»Predictive Processing: Ein neurocomputationaler Erklärungsansatz für Psychosen« Prof. Dr. Philipp Sterzer, Universitäre Psychiatrische Kliniken Basel
Auf Grundlage von Fortschritten in den computationalen Neurowissenschaften hat sich das Interesse an den neurocomputationalen Grundlagen psychotischer Erkrankungen verstärkt. Ein zentraler Ansatz ist die Theorie des Predictive Processing (PP). Diese Theorie besagt, dass Wahrnehmung ein aktiver Inferenzprozess ist: Das Gehirn gleicht kontinuierlich sensorische Daten mit bestehenden Annahmen ab, um die Welt bestmöglich einzuschätzen.
Bei Psychosen wird angenommen, dass eine veränderte Gewichtung dieser Annahmen im Verhältnis zu den sensorischen Informationen Wahnvorstellungen oder Halluzinationen verursachen kann. In seinem Vortrag gibt Prof. Philipp Sterzer einen Überblick über den aktuellen Forschungsstand zu PP-basierten Modellen der Psychose und diskutiert eine zentrale theoretische Herausforderung: Wie kann eine dauerhaft veränderte Inferenzarchitektur, wie sie die PP-Modelle nahelegen, mit dem oft flüchtigen Charakter psychotischer Erfahrungen in Einklang gebracht werden?
Als möglichen Erklärungsansatz stellt er ein erweitertes PP-Modell vor, demzufolge psychotische Erfahrungen aus Schwankungen zwischen zwei unterschiedlichen Verarbeitungsmodi hervorgehen: einem internen Modus, in dem die Wahrnehmung stark von den eigenen Annahmen dominiert wird, und einem externen Modus, in dem sensorische Daten stärker gewichtet werden. Aktuelle Studien deuten darauf hin, dass psychotische Symptome durch eine veränderte Balance zwischen diesen beiden Modi entstehen könnten. Abschließend werden die Implikationen dieser PP-Perspektive für die Entwicklung neuer therapeutischer Ansätze diskutiert.
Prof. Dr. Philipp Sterzer ist Professor für Translationale Psychiatrie und Chefarzt an den Universitären Psychiatrischen Kliniken Basel. In seiner Forschung widmet er sich unter anderem den neuronalen Mechanismen von Wahnvorstellungen und Halluzinationen. Neben zahlreichen wissenschaftlichen Fachveröffentlichungen hat er auch zwei Bücher für ein breiteres Publikum geschrieben: das Kindersachbuch »29 Fenster zum Gehirn« (Arena) sowie zuletzt das populärwissenschaftliche Werk »Die Illusion der Vernunft« (Ullstein).
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Donnerstag, 20. November 2025 von 18:00 - 19:30 Uhr
»Rethinking ‚normal‘: changing perspectives on mental health and illness« Prof. Claire Gillan, Trinity College Dublin
There has been decades of research investigating the brain mechanisms of mental health disorders. What we‘ve learned has been surprising – there is no anxiety disorder gene, no one brain region that causes schizophrenia, and depression can‘t be explained by a lack of serotonin. Not only are these mechanisms more complex than anyone anticipated, we are increasingly learning just how blurred the lines between health and illness really are. In this talk, Prof. Gillan explores why this is. Discussing a dimensional framework for mental health, the growing concept of neurodiversity and related evolutionary perspectives on psychiatry.
Prof. Claire Gillan ist Professorin für Psychologie am Trinity College Dublin in Irland. In ihrer Forschung untersucht sie in menschlichen Proband:innen inwiefern interindividuelle Unterschiede in komputational definierten Lernprozessen psychischen Störungen bzw. Symptomen zugrunde liegen. Dabei nutzt sie unter anderem On line-Datenerhebung sowie Gamifizierung von Labor-Aufgaben auf Smartphones in gesunden Proband:innen, um sehr große Datensätze zu sammeln und robuste Ergebnisse zu erhalten. Diese großen Datensätze erlauben es, komputational definierte Lernprozesse mit subklinischen Symptomen aus transdiagnostischen Störungsbildern in Zusammenhang zu bringen, was unter anderem zu neuen Erkenntnissen hinsichtlich der Rolle von Gewohnheiten bei Zwangsstörungen geführt hat.
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Donnerstag, 15. Januar 2026 von 18:00 - 19:30 Uhr
»Wie kann Künstliche Intelligenz in der Neurologie und Psychiatrie eingesetzt werden?« Prof. Dr. Kerstin Ritter, Universität Tübingen & Hertie-Institute for AI in Brain Health
Künstliche Intelligenz eröffnet neue Wege, das menschliche Gehirn zu erforschen – doch sind alle neurologischen und psychiatrischen Erkrankungen gleichermaßen für KI-Ansätze zugänglich? Dieser Vortrag führt verständlich in die Grundlagen des maschinellen Lernens ein und zeigt anhand aktueller Forschung am Hertie Institute for AI in Brain Health, wie KI-Verfahren heute zur Diagnose, Vorhersage von Krankheitsverläufen und zum Verständnis von Hirnerkrankungen beitragen.
Anhand konkreter Beispiele werden die unterschiedlichen Herausforderungen innerhalb der Neurologie und Psychiatrie beleuchtet: Während sich in der Neurologie bereits vielversprechende Erfolge zeigen, etwa bei der Früherkennung von Alzheimer, stellt die Psychiatrie die Forschung vor besondere Rätsel. Wie viel Information über Depression oder Schizophrenie ist tatsächlich in Hirnbildern enthalten? Und wie verlässlich sind die klinischen Diagnosen, die als Grundlage für das Training der Algorithmen dienen?
Der Vortrag thematisiert verschiedene Datenquellen von der strukturellen und funktionellen Hirnbildgebung bis zur multimodalen Datenintegration. Dabei stehen zentrale methodische Herausforderungen im Fokus: kleine Datensätze, Erklärbarkeit von Algorithmen, der Umgang mit Störvariablen und die Frage nach Bias und Fairness. Anhand konkreter Forschungsprojekte, von der Vorhersage sozialer und kognitiver Eigenschaften über die Früherkennung von Alkoholmissbrauch bei Jugendlichen bis hin zur personalisierten Psychotherapie, wird deutlich, wo KI bereits heute klinische Phänomene erfassen kann und wo sie an ihre Grenzen stößt.
Prof. Dr. Kerstin Ritter ist Professorin für Maschinelles Lernen in der Klinischen Neurowissenschaft an der Universität Tübingen und Direktorin am Hertie-Institute for AI in Brain Health. Sie ist Principal Investigator im Exzellenzcluster »Machine Learning – New Perspectives for Science« sowie am Tübingen AI Center. Ihre Forschung fokussiert sich auf KIMethoden zur Beurteilung der Gehirngesundheit anhand von Neurobildgebung, klinischen, genetischen und Verhaltensdaten. Sie wurde unter anderem mit dem NARSAD Young Investigator Grant und dem Forschungspreis der Deutschen Multiple Sklerose Gesellschaft ausgezeichnet.
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