Датчик, знайдений у "практично кожному носінні", може діагностувати тривожність у дитинстві

Спілкування про те, що він відчуває, як страждати від тривоги, є важким завданням, навіть для самих підлітків або дорослих, які живуть з тривожними розладами. Але для маленьких дітей, які, можливо, не володіють мовними навичками, щоб висловлювати свої емоції, описуючи, що стискаюче відчуття паніки - неможливе завдання. Стаття, опублікована в середу в PLOS One пропонує рішення: носний сенсор і алгоритм машинного навчання, який може діагностувати тривогу, не чуючи жодного слова. І найкраща частина полягає в тому, що всі необхідні частини цієї технології вже існують.

Психічне здоров'я і тривожні розлади вже горезвісно важко піддаються підліткам і дорослим. Ці виклики ще більші, коли йдеться про діагностику дітей, додає доктор філологічних наук, доктор філософії Еллен Макгінніс у відділенні психіатрії Університету Вермонта.

«Маленькі діти стикаються з розумінням своїх власних емоцій і виразної мови, тому вони ще не можуть достовірно повідомити про те, чи вони можуть страждати», - розповідає вона. Обернено.

Наприклад, я спробував заповнити анкету із занепокоєнням, зроблену для дітей сім років і до цього зразка досліджень. Один з пунктів, що запитали щось на кшталт «Чи ти стрибаєш?», І 90% дітей почали стрибати вгору і вниз, посміхаючись ».

Щоб обійти цю перешкоду, вона і співавтор Раян Мак-Гінніс, доктор біологічних наук, також у університеті Вермонта (і чоловік Еллен Макгінніс), переглянули типовий датчик руху, який можна знайти майже у всіх смартфонах, які називаються мікро -електромеханічна система - або пристрій МЕМС. Це наномасштабні пристрої, які вимірюють прискорення і кутову швидкість, складають акселерометри в «практично кожному носному і смартфоні на ринку», додає Райан Макгінніс. Коли він прив'язав МЕМС-пристрій навколо талі 63 дітей, деякі з яких мали клінічно діагностовані тривожні розлади, він виявив, що ці діти насправді мають тенденцію до рухатися по-різному ніж здоровий контроль, коли вони були поставлені в стресові ситуації.

## "Задача змії"

На жаль, єдиний спосіб розробити і протестувати датчик тривоги для дітей - це викликають занепокоєння. Досить сказати, що на цьому фронті успіх виконує змія.

Дослідник веде дітей у погано освітлену кімнату і каже: "Я маю щось показати вам", або "Давайте будемо спокійними, щоб не прокинутися", перш ніж відкинути аркуш, щоб виявити підроблена змія, лише дюйми від їхнього обличчя. Потім дослідники дозволяють дітям гратися зі змією, і в той же час запевняючи їх, що все буде добре.

Діти з тривожними розладами рухалися найрізноманітніше за часів перший етап завдання, коли дослідники побудували очікування про те, що істота мешкало за листом. За даними датчиків MEMS, діти з діагнозом тривоги мали тенденцію відмовлятися від таємничого аркуша швидше і більш різко, ніж здорові контролі - часто повністю повертаючи спину на 180 градусів. Діти, які не мають діагнозу тривоги, зазвичай обертаються менше ніж на 60 градусів, зберігаючи лист в полі зору.

«Багато тривожних розладів характеризуються турботою про невизначеність і поведінкове уникнення невизначених ситуацій», - пояснює Еллен Макгінніс. "Виявивши, що діти з порушеннями фізично відхилялися, добре вписуються в психологічну теорію і поведінкові звіти осіб з тривогою і депресією, уникаючи потенційних загроз".

Скринінг для тривоги

Райан і Еллен Макгінніс використовували ці попередні дані для побудови алгоритму машинного навчання, який використовує цей обертальний рух і швидкість від датчика REMS для діагностики дітей з потенційними тривожними розладами. До цих пір алгоритм може розрізняти здоровий контроль і дітей з діагнозом з 81-відсотковим успіхом. Як алгоритм вивчає більше випадків, дослідники сподіваються, що статистика поліпшиться.

Еллен Мак-Гінніс називає цей рух «об'єктивною мірою дитячої тривоги», яка може бути використана під час призначення педіатра на ранніх стадіях життя. Проте вони не так швидко говорять, що це може замінити «золото-стандартні психологічні інтерв'ю». Замість цього вона призначена як доповнення, яке може допомогти визначити дітей, які отримали б користь від подальших дій у психіатрів.

У цьому сенсі цей датчик тривоги та алгоритм є частиною діагностичної тенденції. Є докази того, що алгоритми є корисними принаймні для сприяння умовам прапора, поки ще є час для втручання. Apple Watch вже успішно зробив це для серцевого захворювання, а деякі A.I. програми показують обіцянку для діагностики сепсису.

Проте існують певні побоювання щодо класифікації даних руху особливо в діагностичних рамках. Дані цього руху можуть становити медичну документацію, і Райан Мак-Гінніс додає, що дуже важливо розробити функції "з нуля" в процесі збору даних - особливо з огляду на делікатний характер діагностики тривоги.

"Ми не маємо хороших відповідей на це в цей час, але наші цілі - переконатися, що всі діти пов'язані з емоційною та поведінковою турботою, якою вони потребують, як можна раніше", - додає Еллен Макгінніс. "Наразі збереження цієї інформації, захищеної в рамках систем охорони здоров'я, як і будь-які інші лікарі, здається хорошим місцем для початку".