"거의 모든 웨어러블"에서 발견 된 센서로 아동기 불안 진단 가능

걱정으로 고통받는 것처럼 느끼는 것을 전하는 것은 심지어 불안 장애가있는 대부분의 명료 한 10 대 또는 성인을 대상으로하는 시도입니다. 그러나 자신의 감정에 말로 표현할 수있는 언어 능력이 부족한 어린 학생들에게 공포감을 가라 앉히는 것은 불가능한 일이라고 설명합니다. 수요일에 출판 된 논문 PLOS 원 해결책을 제시합니다: 단일 단어를 듣지 않고 불안을 진단 할 수있는 웨어러블 센서 및 기계 학습 알고리즘. 그리고 가장 중요한 부분은이 기술의 모든 필요한 부분이 이미 존재한다는 것입니다.

정신 건강과 불안 장애는 이미 10 대와 성인에서 핀을 뽑기가 악명 높습니다. 이러한 문제는 어린이를 진단 할 때 더욱 커집니다. 버몬트 대학교의 정신 의학과의 박사후 연구원 인 엘렌 맥기니스 (Ellen McGinnis) 박사는 말합니다.

"어린 아이들은 자신의 감정과 표현의 언어를 이해하는 데 어려움을 겪고 있기 때문에 그들이 고통을 겪고 있는지 또는 어떻게 고통 스러울지를 신뢰할 수 없게보고 할 수는 없습니다." 역.

"예를 들어, 나는이 연구 표본까지 7 세 아동을 대상으로 한 자기보고 불안 질문지를 관리하려고 시도했다. 그 중 하나가 '너 불안해?'하고 물어 봤고 90 %의 아이들이 웃고 뛰어 오르기 시작했다."

이러한 장애물을 극복하기 위해 버몬트 대학교의 생물 의학 엔지니어 인 Ryan McGinnis 박사와 연구 공저자는 거의 모든 스마트 폰에서 발견되는 전형적인 운동 센서를 재 설계했습니다. - 전기 기계 시스템 또는 MEMS 장치. 이들은 가속도와 각속도를 측정하는 나노 스케일 장치로 시장에있는 거의 모든 착용 형 스마트 폰에서 가속도계를 구성합니다. "라고 Ryan McGinnis는 덧붙여 말합니다. 그가 MEMS 장치를 63 명의 아동의 허리 둘레에 묶었을 때 그 중 일부는 임상 적으로 불안 장애로 진단 받았고, 실제로이 어린이는 다르게 움직이다 스트레스 상황에 처했을 때 건강한 통제보다.

## 'Snake Task'

불행히도, 어린이들을위한 불안 센서를 설계하고 테스트하는 유일한 방법은 불안을 유발한다. 뱀 과제가이 전면에서 성공했다고 말하는 것은 충분합니다.

한 연구원이 아이들을 희미하게 불을 붙인 방으로 데려 가서, "나는 당신에게 보여줄 것이있다"또는 "잠에서 깨어나지 않도록하십시오."라고 말하면서 시트를 꺼내서 가짜 뱀 그들의 얼굴에서 단지 인치. 그런 다음, 연구원들은 아이들이 뱀을 가지고 노는 것을 허용하면서 모든 것이 괜찮을 것이라고 확신시킵니다.

불안 장애가있는 어린이는 1 단계 연구원들이 어떤 생물이 시트 뒤에 머물러 있는지에 대한 서스펜스를 만들 때. MEMS 센서 데이터에 따르면, 불안 진단을받은 아이들은 건강한 통제보다 더 빨리 그리고 더 극적으로 신비한 시트에서 멀어 지곤합니다. 불안 진단이없는 어린이는 일반적으로 시력을 유지하면서 60도 미만으로 돌았습니다.

"많은 불안 장애는 불확실성에 대해 걱정하고 불확실한 상황을 행동으로 피하는 것이 특징입니다."라고 Ellen McGinnis는 설명합니다. "장애가있는 아이들이 육체적으로 멀어지고 있다는 사실을 발견하면 불안과 우울증을 앓고있는 사람들이 잠재적 인 위협을 피하면서 심리학 이론과 행동에 관한 보고서에 잘 들어 맞습니다."

불안에 대한 상영

Ryan과 Ellen McGinnis는이 예비 데이터를 사용하여 잠재적 인 불안 장애가있는 어린이를 진단하기 위해 REMS 센서에서이 회전 동작과 속도를 사용하는 기계 학습 알고리즘을 구성했습니다. 지금까지 알고리즘은 건강한 컨트롤과 81 %의 성공 진단을 가진 아이들을 구별 할 수 있습니다. 알고리즘이 더 많은 경우로부터 학습하면, 연구자들은 통계가 개선되기를 바란다.

엘렌 맥기니스 (Ellen McGinnis)는이 운동 데이터를 조기 진단 소아과 진료 중에 사용할 수있는 "어린이 불안의 객관적 척도"라고 부릅니다. 그러나 그들은 "황금 표준 심리학 인터뷰"를 대체 할 수 있다고 말하기가 너무 빠르다. 대신 정신과 의사와의 후속 치료로 혜택을 보는 어린이를 찾는 데 도움이 될 보완책으로 사용된다.

이러한 의미에서이 불안 센서와 알고리즘은 진단 경향의 일부입니다. 알고리즘은 적어도 개입 할 시간이있는 동안에는 플래그 조건을 지원하는 데 유용하다는 증거가 있습니다. 애플 워치는 이미 심장 상태와 에이치 아이 (A.I. 프로그램은 패혈증 진단에 대한 약속을 보여줍니다.

그래도 분류 방법에 대한 우려가 있습니다. 이동 데이터 특히 진단 프레임 워크에서 사용될 때 그렇습니다. 이 운동 데이터는 의료 기록에 해당 할 수 있으며 Ryan McGinnis는 특히 불안 진단의 섬세한 특성을 고려할 때 "처음부터"개인 정보 보호 기능을 데이터 수집 프로세스에 구축하는 것이 중요하다고 덧붙입니다.

엘렌 맥기니스 (Ellen McGinnis)는 "우리는 현 시점에서 이에 대한 좋은 해답을 얻지 못하고 있지만 모든 어린이들이 가능한 한 일찍 필요한 감정 및 행동 치료에 연결되도록하는 것이 목표"라고 덧붙였다. "현재로서는 다른 의사들처럼 건강 시스템 내에서 보호 된이 정보를 유지하는 것이 좋은 출발점이 될 것 같습니다."