Bis 31.03.2020
Frühbucherrabatt
390 Euro


Anschließend 420 Euro

Sonntag, 11. Oktober 2020

9.00 Uhr
Begrüßung

Moderation: Dorothee Lengsfeld und Georg Pernter


9.15–10.15 Uhr
Wie meine Zeit vergeht. Psychologie und Neurobiologie unseres Ich- und Zeitgefühls

Vortrag von Marc Wittmann

Zeitbewusstsein und Ich-Bewusstsein bedingen sich gegenseitig. Subjektive Zeit wird durch das Selbstgefühl – verankert im Körpererleben – generiert. Diese Erkenntnisse lassen sich in phänomenologischen Konzeptionen der Verkörperung (Embodiment) einbetten. Die Ich-Wahrnehmung basiert auf einer Präsenz der Körperlichkeit über die Zeit. Die Analyse der alltäglichen Fluktuationen von Bewusstseinszuständen – zwischen Flow und Langweile – verdeutlicht, wie die Zeit und das (Körper-) Selbst gemeinsam moduliert werden. Meine Forschung mit funktionaler Bildgebung zeigt, wie die Areale des Gehirns, die Körpersignale verarbeiten, der insulare Kortex, auch an der Zeitwahrnehmung beteiligt sind. Phänomene der extremen Verlangsamung der Zeit bis hin zum Gefühl der Zeitlosigkeit in veränderten Ich-Bewusstseinszuständen können in diesem konzeptionellen Rahmen verstanden werden. Ich stelle zudem Befunde aus der Neurologie und Psychiatrie vor, die zeigen, wie subjektive Zeit, Körperwahrnehmung und Selbstbewusstsein gemeinsam moduliert werden und wie darauf basierend ein komplementärer Ansatz für Therapien erfolgen kann.

Marc Wittmann
Seit 2009 wissenschaftlicher Angestellter am Institut für Grenzgebiete der Psychologie und Psychohygiene in Freiburg (IGPP). Er studierte Psychologie und Philosophie an den Universitäten Fribourg (Schweiz) und München (1990-1994). 1997 Promotion zum Doktor der Humanbiologie und 2007 Habilitation am Institut für Medizinische Psychologie der Ludwig-Maximilians-Universität München unter Prof. Ernst Pöppel. 1998 Peter-Jacobi-Preis der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Psychologie. Zwischen 2000 und 2004 operative Leitung des „Generation Research Program Bad Tölz“ des Humanwissenschaftlichen Zentrums der Ludwig-Maximilians-Universität München. 2004 bis 2009 Research Fellow am Department of Psychiatry, University of California San Diego, USA.


10.15–10.45 Uhr Pause


10.45–11.45 Uhr
Musik, Selbst und Identität: Perspektiven aus der empirischen Ästhetik

Vortrag von Melanie Wald-Fuhrmann

Das Hören und Machen von Musik sind nicht nur angenehme und erfüllende Freizeitbeschäftigungen, sondern können auch analysiert werden als ein Bereich, in dem Individuen mit ihrem innersten Selbst in Berührung kommen, verschiedene Identitäten ausprobieren, sich selbst erkunden und gegenüber anderen ausdrücken. Im Vortrag soll dieser Gedanke u.a. am Beispiel zweier Forschungsthemen aus dem Bereich der empirischen Musikästhetik ausgeführt werden: dem Musikgeschmack als Spiegel und Ausdruck von Identität(en) sowie einem besonders intensiven Typus musikalischer Erfahrungen, in denen die Selbstaktualisierung eine besondere Rolle spielt.

Melanie Wald-Fuhrmann
Prof. Dr. ist Musikwissenschaftlerin und leitet seit 2013 die Musik-Abteilung am Max-Planck-Institut für empirische Ästhetik in Frankfurt/M. Zu ihren Forschungsthemen zählen u.a. der Musikgeschmack und das ästhetische Erleben von Musik.


11.45–12.45 Uhr
Tiefe neuronale Netze in der mobilen Datenerhebung und Intervention

Vortrag von Georgia Koppe


Portable und tragbare Geräte wie Sensoren und Smartphones bringen beispiellose neue Chancen und Möglichkeiten mit sich, um psychiatrisch relevante Gesundheitszustände zu identifizieren und zu verbessern. Die Geräte sind für jedermann zugänglich und erschwinglich und ermöglichen es uns in Echtzeit große Mengen an ökologisch validen und klinisch prädiktiven Informationen zu sammeln und potentiell sogar rückzukoppeln. Solche Daten könnten dazu genutzt werden bevorstehende Symptome, Frühwarnzeichen oder Risiken zu prädizieren und bilden gleichzeitig die Basis für personalisierte Echtzeitinterventionen (‚ecological momentary interventions‘) oder weitere begleitende Maßnahmen einer Psychotherapie.

Dennoch kommen mit diesen vielfältigen Möglichkeiten auch große noch ungelöste Herausforderungen auf uns zu. Beispielsweise entstammen die Daten, die wir erheben, oftmals aus verschiedenen Modalitäten (z.B. kategoriale Stimmungseinschätzungen vs. kontinuierliche Bewegungssignale). Darüber hinaus verbirgt sich relevante Information in unterschiedlichen zeitlichen Skalen (z.B. Millisekunden-Tippdynamik vs. Schlaf-Wach-Tages-Rhythmen). Wie genau wir diese Informationen zusammenbringen um prädiktive Merkmale zu extrahieren bleibt unklar, zumal uns oftmals Hypothesen hierzu fehlen. Hier stelle ich einen Ansatz vor, um diese Herausforderungen mithilfe von statistischen Modellen basierend auf rekurrenten neuronalen Netzen (RNNs) zu bewältigen. RNNs lassen sich dabei als KI basierte Instrumente verstehen, die v.a. für die Analyse von sequenziellen Zeitreihendaten, genutzt werden. Ich werde zeigen, wie wir diese Modelle verwenden können, um bevorstehende mentale Zustände zu prädizieren, die Effekte von Umweltreizen (wie Medikation oder sozialen Kontakten) zu simulieren, sowie um ein tieferes Verständnis von eigenen Verhaltenskontingenzen zu erlangen.

Dr. Georgia Koppe
2004–2009 Studium der Psychologie an der Justus-Liebig-Universität, Giessen
2009–2010 Forschungsstipendium im Kognitionslabor der Psychiatrie, UKGM, Giessen
2011–2014 Forschungsstipendium und Doktorarbeit für experimentelle Forschung in der Abteilung für Psychosomatik am Zentralinstitut für Seelische Gesundheit (ZI), Mannheim
2015 Promotion in der Abteilung für klinische Psychologie, ZI
2014–2018 PostDoc in der Abteilung für Theoretische Neurowissenschaften 
Seit April 2018 Leitung der Arbeitsgruppe „Computational Psychiatry“

Thematik der Arbeitsgruppe: Die Arbeitsgruppe beschäftigt sich damit, psychiatrische Fragestellungen mit Hilfe von modernsten Methoden aus Gebieten der künstlichen Intelligenz, dem maschinellen Lernen und der Statistik, zu beantworten. Dabei geht es zum einen um die detaillierte Beschreibung von funktionellen Veränderungen in psychiatrischen Erkrankungen durch statistische generative Modelle, wie beispielsweise der Charakterisierung von Lernverhaltensdefiziten durch Reinforcement Learning Modelle oder der Bestimmung veränderter neuronaler Dynamiken während gezielt induzierten kognitiven Prozessen mit Hilfe von rekurrenten Netzen. Zum anderen explorieren wir die Fähigkeit moderner Verfahren aus großen (multimodalen) Datenmengen, wie sie heutzutage in der Bildgebung verfügbar sind oder mit dem Smartphone gesammelt werden können, Vorhersagen über zugrunde liegende Mechanismen und Krankheitsverläufe zu treffen. Dabei bildet die AG eine Schnittstelle zwischen experimenteller und theoretischer Neurowissenschaft mit dem Ziel, die von unserer Abteilung entwickelten Methoden gezielt auf psychiatrische Fragestellungen anzuwenden und weiterzuentwickeln und dadurch die Entwicklung von neuen intelligenten therapeutischen Interventionen voranzutreiben.


12.45–13.15 Uhr
Zum Ausklang: Resümee, Ausblicke und Abschied

Moderation: Dorothee Lengsfeld, Georg Pernter und Werner Gill


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