Medicii clinicieni identifică, de obicei, depresia la pacienți printr-o serie de interviuri făcute cu persoana în cauză și prin alte metode, care necesită timp și întârzie accesul la tratament, au spus cercetătorii. Ideea de-a folosi inteligența artificială (AI) și smartphone-ul ar putea ajuta la recunoașterea semnelor de depresie la pacienți și ar duce la o intervenție mai devreme, susțin oamenii de știință de la Universitatea Stanford.
Când a fost testată metoda lor, a atins o sensibilitate de 83,3% și o specificitate de 82,6% pentru detectarea unei tulburări depresive majore. De asemenea, a obținut o eroare medie de 3,67 puncte pe chestionarul pentru sănătatea pacientului (PHQ), un instrument validat clinic, care ajută medicii să diagnosticheze depresia și să monitorizeze răspunsul la tratament.
,,Soluțiile bazate pe AI pentru evaluarea severității simptomelor pot aborda barierele înrădăcinate în calea accesului și tratamentului. Am imaginat o soluție pe bază de AI în cazul persoanelor fizice deprimate, evitând în același timp barierele existente la acces. Această tehnologie ar putea fi folosită pe telefoanele celulare din întreaga lume și ar facilita accesul universal la serviciile de asistență medicală mintală", a declarat dr. Albert Haque, psihiatru și instructor în științele comportamentale.
Deși există mai mult de 300 de milioane de oameni din întreaga lume care suferă de depresie, mai multe bariere de acces - cum ar fi stigma socială, costurile și disponibilitatea tratamentului - determină ca aproximativ 60% dintre adulții bolnavi să nu primească niciun serviciu de sănătate mintală. Cercetătorii credeau că detectarea automată a simptomelor depresive ar putea îmbunătăți precizia diagnosticului și disponibilitatea, conducând la o intervenție mai rapidă.
Metoda de învățare a mașinilor a măsurat simptomele depresive prin utilizarea de expresii faciale audio, expresii faciale 3D și transcriere de text din interviurile clinice cu pacienții. Informațiile au provenit dintr-un set de date care conținea un total de 50 de ore de date colectate din 189 interviuri clinice și 142 de pacienți. Datele utilizate au fost dezidentificate și nu conțin informații de sănătate protejate ale pacienților. Odată ce informațiile au intrat, modelul a creat fie un scor PHQ, fie o etichetă de clasificare care a indicat o tulburare depresivă.
Cercetătorii spun că, la fel ca și modelul de învățare a mașinilor, smartphone-urile colectează expresii faciale 3D și au sugerat că o soluție bazată pe AI ar putea "utiliza senzori multimodali sau mesaje text, în timp util și cost-eficiente.
Cercetătorii de la Universitatea Stanford nu sunt singurii care combină smartphone-urile și AI pentru a ajuta la detectarea problemelor de sănătate mintală ale utilizatorilor. În septembrie, cercetătorii de la Institutul Politehnic Worcester (WPI) din Worcester, Massachusetts, au obținut finanțare de 2,8 milioane de dolari pentru a dezvolta o aplicație smartphone care să detecteze semnele diferitelor condiții medicale ale soldaților, informează AI in Healthcare.com.
În lumea relațiilor și a vieții sociale, tulburarea de personalitate evitantă poate construi bariere invizibile, dar profunde.
Gestionarea anxietății implică înțelegerea simptomelor și aplicarea unor strategii care promovează bunăstarea mentală.
Ce se întâmplă când ții doliu. Impactul tulburător pe care îl are asupra creierului.
Află cum să recunoști semnele și simptomele dislexiei și cum poate fi diagnosticată această tulburare de învățare.
Descoperă cum recunoști cauzele și simptomele detașării emoționale și când să consulți un medic.
Abuzul narcisic lasă răni adânci și invizibile, dar vindecarea și regăsirea sinelui sunt posibile cu sprijinul potrivit.
Tratamentele incorecte pentru depresie pot agrava starea pacienților. Când ajungem, de fapt, la psihiatru.
Ce este, de fapt, generația fulg de nea. Cu ce probleme se confruntă aceasta.
Acest lucru ne îmbătrânește prematur. Accelerează degradarea întregului organism. În plus, duce la apariția bolilor cronice.
Utilizarea excesivă a tehnologiei poate duce la dezvoltarea unei dependențe, similară cu alte tipuri de dependențe comportamentale.