Технологии для мониторинга психического благополучия могут быть у вас под рукой

Чтобы помочь пациентам управлять своим психическим здоровьем между посещениями, исследователи из Техасского университета A&M разработали электронную платформу на основе интеллектуальных устройств, которая может непрерывно отслеживать состояние гипервозбуждения, одного из признаков психического расстройства. Они сказали, что эта передовая технология может считывать сигналы лица, анализировать модели голоса и интегрировать показания со встроенных датчиков жизненно важных функций на умных часах, чтобы определить, находится ли пациент в состоянии стресса.

Кроме того, исследователи отметили, что технология может обеспечивать обратную связь и предупреждать медицинские бригады в случае резкого ухудшения психического здоровья пациента .

«Психическое здоровье может измениться очень быстро, и многие из этих изменений остаются скрытыми от поставщиков или консультантов», – сказал д-р Фарзан Сасангохар, доцент кафедры промышленной и системной инженерии Wm Michael Barnes ’64. «Наша технология предоставит поставщикам услуг и консультантам постоянный доступ к переменным пациентам и их статусу, и я думаю, что это будет иметь значение для спасения жизни, потому что они смогут обращаться к пациентам, когда им это нужно. Кроме того, это даст пациентам возможность управлять своим психическим здоровьем лучше.”

Интегрированная платформа электронного мониторинга и обратной связи исследователей описана в Journal of Psychiatric Practice .

В отличие от некоторых физических заболеваний, которые обычно можно вылечить за несколько визитов к врачу, людям с психическими расстройствами может потребоваться длительный период лечения. Между посещениями врача информация о состоянии психического здоровья пациента отсутствовала. Следовательно, непредвиденное ухудшение психического здоровья имеет ограниченные шансы на устранение. Например, пациент с тревожным расстройством может испытать стрессовое жизненное событие, вызывающее крайнюю раздражительность и беспокойство, что может потребовать немедленной медицинской помощи. Но этот пациент может быть в перерывах между приемами. С другой стороны, медицинские работники не имеют возможности узнать о продолжающейся борьбе своих пациентов с психическим здоровьем, которая может помешать им оказать надлежащую помощь.

Следовательно, результаты, сообщаемые пациентами между визитами, имеют решающее значение для разработки эффективных медицинских вмешательств в отношении психического здоровья, чтобы обеспечить непрерывное улучшение самочувствия пациента. Чтобы восполнить этот пробел, Сасангохар и его команда работали с клиницистами и исследователями из отделения психиатрии Хьюстонской методистской больницы, чтобы разработать интеллектуальную электронную платформу для оценки психического благополучия пациента.

«В больнице находится крупнейшая стационарная психиатрическая клиника в районе Хьюстона», – сказал Сасангохар. «Благодаря этому сотрудничеству мы могли бы включить тысячи пациентов, давших согласие на психиатрическое наблюдение».

Сотрудники Сасангохара из методистской больницы Хьюстона уже использовали готовый инструмент навигации для пациентов под названием CareSense. Это программное обеспечение можно использовать для отправки пациентам напоминаний и контрольных вопросов, чтобы лучше оценить их самочувствие. Например, людей, подверженных риску членовредительства, могут попросить периодически заполнять анкеты для выявления серьезного депрессивного расстройства.

Вместо того, чтобы полагаться исключительно на субъективную оценку пациентами своего психического здоровья, Сасангохар и его команда также разработали целый набор программного обеспечения для автоматизированного анализа гипервозбуждения, которое можно легко установить на смартфоны и умные часы. Эти программы собирают данные от приложений распознавания лиц и голоса, а также датчиков, уже встроенных в умные часы, таких как датчики сердечного ритма и шагомеры. Затем данные из всех этих источников обучают алгоритмы машинного обучения распознавать шаблоны, соответствующие нормальному состоянию возбуждения. После обучения алгоритмы могут постоянно смотреть на показания, поступающие от датчиков и приложений распознавания, чтобы определить, находится ли человек в состоянии повышенного возбуждения.

«Ключевым моментом здесь является триангуляция», – сказал Сасангохар. «Каждый из этих методов по отдельности, скажем, анализ настроения лица, обещает обнаружить психическое состояние, хотя и с ограничениями. Но если объединить эту информацию с анализом настроения голоса, а также с физиологическими индикаторами дистресса, диагнозом и заключением. стать намного мощнее и яснее “.

Сасангохар отметил, что как субъективная оценка психического состояния, так и объективная оценка алгоритмов машинного обучения интегрированы для окончательной оценки состояния возбуждения для данного человека.

Хотя прототип их технологии готов, исследователи заявили, что им все еще необходимо увеличить время автономной работы смартфонов с их программным обеспечением, поскольку алгоритмы потребляют много энергии. Кроме того, они отметили, что им необходимо решить проблемы удобства использования, то есть любые проблемы, которые запрещают пациентам использовать их технологии, такие как трудности с навигацией по их приложению.

«Из-за стигматизации психических заболеваний мы хотели создать устройство для мониторинга психического здоровья, которое было бы очень незаметным», – сказал Сасангохар. «Итак, мы выбрали стандартные продукты, такие как смартфоны, а затем создали сложные приложения, которые работают с этими устройствами, чтобы сделать мониторинг психического здоровья незаметным».

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *