Bagaimana Penyelidik Menggunakan Teknologi Kesihatan untuk Memantau Kemurungan

Lebih 260 juta orang di seluruh dunia dianggarkan mengalami gangguan kemurungan. Tetapi keadaannya berbeza-beza dari satu pesakit ke yang seterusnya. Orang ramai sering dibiarkan dalam percubaan dan kesilapan ketika datang ke rawatan.

Kini, penyelidik sedang meneroka cara teknologi kesihatan, seperti pembelajaran mesin yang diperibadikan dan apl penjejakan vokal, boleh mengubah cara kami memantau dan merawat keadaan kesihatan mental ini.

Strategi klinikal semasa diam dan berfungsi untuk kira-kira 30% pesakit, menurut Jyoti Mishra, PhD, penolong profesor psikiatri di University of California San Diego. Itulah sebabnya, selama lebih sedekad, penyelidik telah meneroka potensi ubat peribadi untuk kemurungan. Ini melibatkan penentuan subtipe kemurungan dalam usaha untuk mengetahui rawatan yang mungkin berkesan untuk orang yang berbeza.

Teknologi kesihatan yang diperibadikan, seperti apl atau teknologi boleh pakai harian seperti jam tangan, mungkin memudahkan anda menawarkan penjagaan jenis ini.

“Perubatan peribadi menjadi tunjang utama dalam penjagaan kesihatan, terutamanya terapi kanser. Kita perlu melakukan usaha serupa dalam penjagaan kesihatan mental, “kata Mishra kepada Verywell. “Dengan menggunakan data, kami bukan sahaja boleh memperkasakan pengguna tetapi juga penyedia penjagaan mereka untuk membuat keputusan objektif termaklum yang terkuantiti tentang kesihatan mental.”

Mishra menjelaskan bahawa pada masa ini penjagaan kesihatan mental didorong oleh soalan “bagaimana perasaan anda?” Walaupun ini adalah soalan subjektif, ia mengandungi pemacu yang boleh diukur yang kini boleh dirungkai dan disasarkan oleh penyelidik secara langsung melalui bantuan teknologi.

Bagaimana Teknologi Kesihatan Boleh Membantu

Pasukan penyelidik Mishra di UCSD membangunkan cara untuk memahami tahap kemurungan orang ramai berdasarkan data yang dikumpul daripada gabungan apl dan boleh pakai.

Sebagai contoh, dalam tempoh sebulan, pasukannya mengumpul maklumat daripada 14 pesakit melalui segala-galanya daripada tinjauan dalam apl, kepada pemantauan otak di klinik dan vital yang dikumpul melalui jam tangan pintar. Mereka kemudian menggunakan pembelajaran mesin untuk menjana ramalan tentang kesihatan mereka.

“Bahawa kami boleh menjana ramalan kesejahteraan peribadi yang unik untuk setiap orang dengan ketepatan yang baik adalah perkara yang mengujakan dan mengejutkan kami,” kata Mishra. “Yang penting, kita kini boleh membongkar model ini dan campur tangan pada peramal teratas untuk setiap orang, dengan cara kuantitatif yang tepat.”

Mishra menjelaskan bahawa dengan memperibadikan perubatan melalui teknologi seperti ini, doktor boleh mengurangkan beban membandingkan seseorang dengan orang lain. Sebaliknya, mereka boleh mencuba kepingan data yang berbeza daripada setiap individu untuk memperibadikan rawatan mereka.

Menjejaki Perubahan Muka dan Vokal

Menurut pasukan penyelidik lain, aplikasi telefon juga boleh menjejaki perubahan muka dan vokal seseorang yang disebabkan oleh kemurungan.

Carol Espy-Wilson, profesor kejuruteraan elektrik dan komputer di Institut Penyelidikan Sistem di Universiti Maryland, sedang membangunkan sistem yang memetakan isyarat akustik, masa dan pergerakan ruang gerak isyarat pertuturan, untuk meramalkan kesihatan mental pesakit dengan lebih baik.

Koordinasi pertuturan berubah apabila seseorang menjadi tertekan. “Ada sesuatu apabila orang mengalami kemurungan dipanggil psikomotor perlahan: anda bercakap lebih perlahan, anda tidak boleh berfikir secepat, anda tidak boleh bergerak sepantas,” kata Espy-Wilson.

Para penyelidik menggunakan data daripada tiga kajian berbeza tentang cara orang menggerakkan mulut dan lidah mereka apabila mereka bercakap, dan koordinat pergerakan muka mereka (pakar memanggil pembolehubah trek vokal ini). Mereka melihat bagaimana ini berubah untuk pesakit sepanjang terapi mereka dan remisi untuk kemurungan.

Para penyelidik menyatakan bahawa mereka dapat mengklasifikasikan orang yang tertekan dan apabila mereka tidak tertekan hanya dari cebisan maklumat ini kira-kira 85 hingga 90%, menurut Espy-Wilson. Ringkasnya, pertuturan boleh menceritakan banyak perkara tentang kesihatan mental seseorang.

Selain mengklasifikasikan sama ada seseorang mengalami kemurungan atau tidak, Espy-Wilson berkata mereka “juga mahu dapat mengukur tahap kemurungan” menggunakan pertuturan seseorang.

Matlamatnya, sebagai contoh, adalah untuk memantau pesakit antara lawatan mereka ke ahli terapi mereka dan membantu mengutamakan siapa yang memerlukan akses segera kepada penjagaan kesihatan.

“Oleh kerana kelaziman AI sekarang, dan bagaimana ia telah benar-benar merevolusikan banyak pemprosesan isyarat, kami akan berakhir dengan lebih banyak data dan kuasa ramalan yang sangat, sangat baik,” kata Espy-Wilson.

Menggabungkan Teknologi Kesihatan Akan Mengambil Masa

Ia masih akan mengambil masa beberapa tahun untuk projek-projek ini benar-benar berlepas.

Tetapi, yang paling penting, adalah penting bahawa pelaburan ini tidak dilihat sebagai peluang ekonomi semata-mata bagi mereka yang ingin mengkomersialkan kesejahteraan, kata Mishra.

Teknologi boleh menjadi kenderaan yang hebat untuk menyampaikan perubahan yang mampan, tetapi semua orang perlu terus memastikan ia berpatutan, menyandarkan maklumat mereka dengan sains dan mempromosikan amalan penyampaian beretika, jelas Mishra.

“Matlamat utama adalah untuk memberikan kesejahteraan yang mampan, dan saya fikir ia akan menjadi sangat mengujakan untuk melihat teknologi dan AI bekerjasama dengan individu yang mencari pengamal kesejahteraan dan kesihatan mental untuk mewujudkannya,” kata Mishra. “Teknologi neuro, teknologi kognitif, boleh pakai, aplikasi semuanya boleh dimanfaatkan dengan teliti untuk meningkatkan kesihatan mental dan kesejahteraan. Ia adalah masa yang menarik apabila saintis, doktor, jurutera dan usahawan semuanya bekerjasama untuk merealisasikan matlamat ini.”