Zenly

Zenly ist eine KI-gestützte App für mentale Gesundheit, die dabei hilft zu verstehen, wie tägliche Gewohnheiten das eigene Stressniveau beeinflussen können. Viele Menschen erfassen Schlaf, Gesundheit, Arbeit oder Lebensgewohnheiten und tun sich dennoch schwer zu erkennen, welche Muster zu stressreichen Phasen beitragen. Und selbst wenn Stress erkannt wird, bleibt oft unklar, welcher konkrete Schritt jetzt hilft.

Zenly begegnet diesem Problem mit zwei verbundenen KI-Komponenten. Zunächst analysiert ein Machine-Learning-Modell die Nutzerangaben und sagt die Anzahl oder Kategorie stressreicher Tage voraus. Entwickelt wurde das Modell auf Basis eines großen Gesundheitsdatensatzes der amerikanischen Centers for Disease Control and Prevention mit rund 450.000 Befragten und Hunderten gesundheitsbezogener Faktoren. Da die Zielvariable sehr viele Null-Stress-Antworten und eine ungleichmäßige Verteilung enthielt, erprobte das Team Oversampling sowie einen kombinierten Ansatz von Klassifikation zu Regression.

Das finale Modell auf CatBoost-Basis erreichte 81 Prozent Klassifikationsgenauigkeit und einen RMSE von 5,3 und verbesserte damit das Ausgangsmodell deutlich.

Die zweite Komponente ist ein LLM-gestützter Chatbot, der Vorhersagen in verständliche und umsetzbare Empfehlungen übersetzt. Der Chatbot greift über einen Retrieval-Augmented-Generation-Workflow auf Fachdokumente zur mentalen Gesundheit zu und wurde zusätzlich mit einem feinabgestimmten Modell verglichen. Während die RAG-Variante breitere und stärker kontextbezogene Antworten lieferte, gab das feinabgestimmte Modell kürzere, praxisnähere Empfehlungen.

Zusammen ermöglichen diese Komponenten Zenly, über bloßes Stress-Tracking hinauszugehen. Das Produkt hilft dabei, Muster zu erkennen, schwierige Phasen vorherzusehen und personalisierte Hinweise für eine bessere Alltagsbalance zu erhalten.