美国研究人员用可穿戴设备检测孩子焦虑

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北京时间1月17日消息,美国佛蒙特大学的研究人员近日发明家 了并不是全新的技术,能要能通过分析青少年的活动情况报告来识别一些人的焦虑和抑郁心理。

在实际应用中,研究人员利用可穿戴式运动传感器检测采集佩戴者的活动数据,再利用机器学习算法对那些数据进行分析。该套系统宣称,对儿童心理失调情况报告的识别度要比现行的法律法律法律依据更好、加快速度。

有预测数据显示,最少有20%的青少年面临着所谓的“内在失调”问提。你你你是什么问提的表现形式包括焦虑和抑郁。值得一提的是,就让儿童群体无法通过自我报告的法律法律法律依据来展现出真实的内心情况报告以及常常会突然冒出一些难以察觉的失调性格,就让我应该 识别儿童群体的心理问提通常来说是一项非常困难的工作。

儿童“内在失调”的早期发展往往会先于身体健康的问提(比如滥用药物和自杀等等)而表现出来。

瑞安·麦金尼斯在解释上述研究手中的目的时向记者称:“就让儿童趋于稳定心理问提的规模从不小,就让一些人我应该 利用新技术来尽早识别出儿童的心理问提就让给予必要的引导和纠正。”

这项研究将焦点放进去制定一套机器学习算法上,并基于微小的身体活动而识别出趋于稳定焦虑和抑郁问提的儿童。

为了研究活动的开展,研究人员招募了63名年龄在三到七岁之间的儿童,其中最少有三分之一的孩子在后后 曾经被诊断出趋于稳定“内在失调”的问提。

那些儿童被要求穿戴上运动传感器,后后 一些人再参加情绪诱导任务,那些任务的初衷在于诱导参加者突然冒出一些情绪问提,比如焦虑。

一般情况报告下,经过精心培训的治疗师会观察那些行为测试的应用程序并给出诊断意见。不过研究人员质疑,利用一套机器学习的算法不是能完成相同的任务就让保证准确性。

结果显示,在情绪诱导任务的初期阶段,仅仅对20秒时长的运动数据进行分析,上述算法便能要能识别出那些孩子有内在紊乱的问提,识别准确率高达81%。

相较于此前医生使用的名为儿童行为核查单(Child Behavior Checklist)的诊断法律法律法律依据,上述机器算法识别“内在失调”孩子的准确性要更高。儿童行为核查单是一项能要能父母完成的问答识别法,其含有高了120条同孩子行为问提有关的问提。

一位参与上述研究的临床心理学家艾伦·麦金尼斯向记者说到:“过去一些人能要能花上数周甚至数月事件要能完成的工作,现在通过可穿戴运动传感器假若几分钟就能要能完成。”

研究人员计划对上述算法进行完善以使其能要能完成更大规模的任务,共同一些人还计划将声音分析等一些数据加入算法之中,以提升识别结果的特殊性。

按照最理想的情况报告,这套系统最终要能识别不同行为(比如焦虑和抑郁)之间的差异。从长远期来看,研究人员希望上述技术要能被引入学校,帮助快速识别那些学生能要能有点痛 协助,其甚至能要能进入医生诊室作为孩子标准化发育的评价。