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Mind Intelligence entwickelt Machine-Learning-Systeme für Autismus und psychische Gesundheit, von der klinischen Versorgung bis zu Alltagsanwendungen. Unsere Modelle lernen individuelle Muster in Verhalten und Kommunikation und machen daraus präzise, personalisierte Unterstützung.
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Die psychische Gesundheitsversorgung hat ein Kapazitätsproblem. Der Bedarf wächst schneller als die Zahl der Behandler. Wir entwickeln die Systeme, die diese Lücke schließen.
Jeder Mensch im Autismus-Spektrum kommuniziert, lernt und reagiert anders. Standardlösungen werden dem nicht gerecht. Unsere Modelle erfassen individuelle Muster und liefern Unterstützung, die zur Person passt, nicht zum Durchschnitt. Entwickelt mit klinischer Expertise, im Versorgungsalltag validiert, konform mit europäischen Datenschutzstandards.
Modelle, die sich an individuelles Verhalten, Kommunikationsstile und Bedürfnisse anpassen, statt für den Durchschnitt zu optimieren.
Entwickelt mit Behandlern und Forschern, damit die Ergebnisse evidenzbasiert und in der realen Versorgung nutzbar sind.
Sensible Gesundheitsdaten werden nach strengen DSGVO-Standards verarbeitet, gehostet in der EU, mit Datenschutz als Designprinzip.
Eine Kerntechnologie, viele Anwendungen. Modelle, die individuelles Verhalten verstehen, funktionieren in der klinischen Diagnostik ebenso wie in Alltagsprodukten.
Machine-Learning-Modelle, die individuelle Bedürfnisse früher und präziser erkennen als standardisierte Fragebögen. Aus Monaten Wartezeit werden Tage.
Adaptive Unterstützung, die Inhalte, Tempo und Kommunikationsstil in Echtzeit an jede Person anpasst. Zuhause und in der Therapie.
Ein gemeinsamer Überblick für Familien, Therapeuten und Einrichtungen. Fortschritt wird messbar. Entscheidungen werden evidenzbasiert.
In Sprache und Verhalten steckt klinisches Signal. Unsere Modelle erkennen Muster in Stimme, Sprache und Interaktion, die standardisierte Diagnostik übersieht.
Seit 2017 leitet Mind Intelligence bundesgeförderte KI-Forschungsprojekte zu psychischer Gesundheit und Mensch-Maschine-Interaktion. Unsere Arbeit wurde gefördert durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF), das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) und die Europäische Kommission.
Machine Learning, das Anzeichen von Depression in der menschlichen Stimme erkennt und Ärzte bei der Früherkennung unterstützt. Entwickelt unter unserer Leitung im BMBF-geförderten MindMarker-Projekt.
Affective-Computing-Forschung mit der Humboldt-Universität zu Berlin: Modelle, die emotionale Zustände von Menschen erkennen und das Verhalten der Maschine daran anpassen.
Unsere Stimmforschung reicht bis in die Signalverarbeitung, darunter intelligentes Noise Cancelling. Sprache zu verstehen beginnt damit, sie klar zu hören.
Angewandte KI dort, wo Technologie am meisten bewirkt.
Mind Intelligence wurde 2017 gegründet, mit Standorten in Potsdam und Berlin. Wir arbeiten an der Schnittstelle von Machine Learning und psychischer Gesundheitsversorgung und bringen personalisierte Unterstützung gemeinsam mit öffentlichen Forschungseinrichtungen, Kliniken und Behandlern aus der Forschung in die tägliche Praxis.
Alltagstaugliche Tools, die Orientierung, Struktur und Unterstützung geben.
Evidenzbasierte Assistenz, die Zeit spart und die Qualität von Versorgungsentscheidungen verbessert.
Kerntechnologie, mit der Produkte ihre Nutzer verstehen und sich an sie anpassen.
Kooperationen, die wissenschaftliche Erkenntnisse in einsatzfähige, DSGVO-konforme Technologie überführen.
Sprechen Sie mit uns über Forschungskooperationen, Partnerschaften oder Pilotprojekte.
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