Электронная платформа для непрерывного мониторинга психического здоровья

Чтобы помочь пациентам контролировать свое психическое состояние между приемами у врача, исследователи из Техасского университета A&M разработали электронную платформу на базе "умного" устройств, которая может непрерывно отслеживать состояние гипервозбуждения, одного из признаков психиатрического дистресса. По их словам, эта передовая технология может считывать сигналы с лица, анализировать голосовые паттерны и интегрировать показания встроенных датчиков жизненных параметров на "умных" часах, чтобы определить, находится ли пациент в состоянии стресса.

Кроме того, ученые отметили, что технология может обеспечить обратную связь и предупредить медиков, если произойдет резкое ухудшение психического здоровья пациента.

Информация об этой разработке была опубликована в Journal of Psychiatric Practice.

В отличие от некоторых физических заболеваний, которые обычно можно вылечить несколькими визитами к врачу, люди с психическими расстройствами могут нуждаться в длительном уходе. Между визитами к врачу информация о состоянии психического здоровья пациента отсутствует. Следовательно, непредвиденное ухудшение психического здоровья имеет ограниченные шансы быть устраненным. Например, пациент с тревожным расстройством может пережить стрессовое жизненное событие, вызвавшее крайнюю раздражительность и беспокойство, что может потребовать немедленной медицинской помощи. Но этот пациент не имеет связи с врачом. С другой стороны, медики не имеют возможности узнать о постоянной борьбе своих пациентов с психическим расстройством, что может помешать им оказать необходимую помощь.

Новая платформа представляет собой набор программ для автоматизированного анализа гипервозбуждения, которые можно легко установить на смартфоны и "умные" часы. Эти программы получают данные от приложений распознавания лица и голоса, а также от датчиков, уже встроенных в смарт-часы, таких как сенсоры сердечного ритма и шагомеры. Данные из всех этих источников на первом этапе обучают алгоритмы машинного обучения распознавать паттерны, которые соответствуют нормальному состоянию возбуждения. После обучения алгоритмы могут постоянно просматривать показания, поступающие от датчиков и приложений распознавания, чтобы определить, находится ли человек в состоянии повышенного возбуждения.

Хотя прототип этой технологии уже готов, ученые заявили, что им все еще необходимо улучшить время автономной работы смартфонов, на которых установлено их программное обеспечение, поскольку алгоритмы потребляют много энергии. Кроме того, они отметили, что им необходимо решить вопросы удобства использования, то есть любые проблемы, которые мешают пациентам использовать их технологию, например трудности с навигацией в приложении.