Neue Methoden zur Erkennung von Depressionen mit Technologie
Forscher nutzen Technologie, um die Erkennung von Depressionen bei Menschen zu verbessern.
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Inhaltsverzeichnis
Depression ist ein ernstes Problem, das viele Menschen auf der ganzen Welt betrifft. Laut aktuellen Infos leben etwa 280 Millionen Leute oder 3,8 % der Weltbevölkerung mit Depressionen. Eine grosse Herausforderung ist, dass rund 75 % der Menschen in einkommensschwachen und mittleren Ländern nicht die Hilfe bekommen, die sie brauchen. Depression kann zu tragischen Folgen führen, einschliesslich Suizid, besonders bei jungen Leuten. Trotz der weit verbreiteten Auswirkungen sind die genauen Gründe, warum Menschen depressiv werden, nicht komplett verstanden.
Wenn Fachleute Depressionen diagnostizieren, verlassen sie sich oft auf Methoden, die Input von mehreren Experten brauchen. Das hilft, die Diagnose so genau wie möglich zu machen. Allerdings teilen Patienten bei Interviews vielleicht nicht alle ihre Gefühle, was es schwer macht, ein klares Bild ihrer psychischen Gesundheit zu bekommen.
Die Rolle der Technologie
Neueste Fortschritte in der Technologie, insbesondere im Bereich des tiefen Lernens, zeigen vielversprechende Ansätze zur frühzeitigen Erkennung von Depressionen. Eine Forschung der Universität Edinburgh legt nahe, dass das Beobachten von Verhaltensweisen wie Gesichtsausdrücken und Augenbewegungen kostengünstige Möglichkeiten zur Diagnose von Depressionen bieten könnte.
Einige Studien haben spezialisierte Geräte verwendet, um Gesichtsmuster und Augenbewegungen in emotionalen Situationen zu verfolgen. Die Ergebnisse sind ermutigend, eine Methode hat eine hohe Genauigkeit bei der Erkennung von Depressionen erreicht, indem Daten von Gesicht und Augenbewegungen kombiniert wurden.
Während der COVID-19-Pandemie fanden Forscher heraus, dass die Analyse von Social-Media-Daten auch Depressionen mit hoher Genauigkeit vorhersagen kann. Andere Projekte haben Anwendungen entwickelt, die die Sprache einer Person analysieren, um Anzeichen von Depressionen zu erkennen.
Neben traditionellen Methoden kommen neue Systeme auf, die verschiedene Datenarten wie Gesichtsausdrücke, Geräusche und geschriebene Texte kombinieren. Diese Systeme heben die Bedeutung von Augenbewegungen hervor, um den psychischen Zustand einer Person zu verstehen.
Herausforderungen in der Behandlung
In vielen Regionen mit weniger medizinischen und finanziellen Ressourcen ist es schwierig, Depressionen effektiv zu diagnostizieren und zu behandeln. Aktuelle Techniken zur Augenverfolgung können kompliziert sein und teure Ausrüstung benötigen, was es den Kliniken schwer macht, sie zu nutzen.
Um diese Probleme anzugehen, wurde eine neue nicht tragbare Lösung zur Augenverfolgung entwickelt, die normale Webcams nutzt. Dieser Ansatz ist kosteneffektiv und flexibel, sodass ein detaillierter Datensatz über Augenbewegungsmuster erstellt werden kann. Zusammen mit einem Partnerkrankenhaus sammeln Forscher erste Daten, die für Analysen verwendet werden können.
Das neue System verwendet ein computergestütztes Interview, um den psychischen Zustand eines Patienten zu erfassen, während die Privatsphäre respektiert wird. Diese Einrichtung ist darauf ausgelegt, spontane Reaktionen zu erfassen und einen umfassenden Blick darauf zu geben, wie es den Menschen geht.
Forschungsfokus
Das Hauptziel dieser Forschung ist es, einen Weg zu finden, um schwere Depressionen zu erkennen, indem das Verhalten der Patienten beobachtet wird, besonders da viele versuchen könnten, ihre Gefühle zu verbergen. Es gibt Hinweise darauf, dass die Kombination von maschinellem Lernen mit Augenverfolgungsdaten eine nützliche Methode zur Diagnose von Depressionen sein kann.
Wer kann teilnehmen?
Teilnehmer für diese Studie werden aus Personen ausgewählt, die in einem bestimmten Krankenhaus wegen Depression behandelt werden. Die Kriterien für die Teilnahme an der Studie sind:
- Eine klinische Diagnose einer Major Depression, die von zwei Psychiatern bestätigt wurde.
- Muss 12 Jahre oder älter sein.
- Muss bereit sein, teilzunehmen, mit Zustimmung des Teilnehmers oder ihres Erziehungsberechtigten.
Einige Personen werden nicht in die Studie einbezogen, wenn sie haben:
- Schwere körperliche Krankheiten oder Bedingungen, die das Gehirn betreffen.
- Eine Vorgeschichte neurologischer Probleme oder Gehirnverletzungen.
- Andere psychische Störungen oder derzeit schwere Symptome.
- Eine Geschichte von Substanzmissbrauch.
- Derzeit spezifische Therapieformen erhalten, wie EKT oder TMS.
So funktioniert die Forschung
Das neue System zur Datensammlung bietet verschiedene Optionen zur Bewertung der Teilnehmer. Das Forschungssetup umfasst verschiedene Arten von Stimuli, um Reaktionen auszulösen, die alle zufällig ausgewählt werden, um Bias zu vermeiden. Die Kategorien für die Stimuli sind:
- Bilder: Drei verschiedene Sätze mit negativen, neutralen und positiven Bildern.
- Skalen: Teilnehmer beantworten Fragen in Multiple-Choice-Formaten auf Bildschirmen.
- Text: Eine Liste von Wörtern, kategorisiert nach Emotionen.
- Videos: Clips aus den Kategorien Komödie, Tragödie und neutral.
Geräte-Setup
Das Datensammlungssystem beinhaltet Computer für Ärzte und Patienten, bequeme Stühle und geeignetes Licht. Die Teilnehmer setzen sich in einem bestimmten Abstand vom Bildschirm, um sicherzustellen, dass sie sich während des Prozesses wohlfühlen. Während der Sitzung wird ihre Position aufgezeichnet, um konsistente Daten zu erhalten.
Der Prozess der Datensammlung
Die Datensammlung wird in mehrere Schritte unterteilt:
1. Klinische Bewertung
Im ersten Schritt werden die Teilnehmer von einem Interviewer begrüsst, der ihnen hilft, sich im Raum für die Datensammlung einzuleben. Sie geben eine kurze Übersicht darüber, was während der Sitzung geschehen wird, und sorgen dafür, dass die Teilnehmer das Einverständnisformular verstehen, bevor es losgeht.
2. Kalibrierung der Augenverfolgung
Sobald die Teilnehmer zustimmen, wird das Augenverfolgungssystem aktiviert. Ein Forschungsassistent führt sie durch einen kurzen Kalibrierungsprozess, bei dem sie einem bewegten Objekt auf dem Bildschirm folgen. Das stellt sicher, dass die Augenverfolgung präzise ist.
3. Skalen- und Stimuli-Aufgaben
Nach der Kalibrierung beteiligen sich die Teilnehmer an verschiedenen Aufgaben, die ihren emotionalen Zustand messen. Die Teilnehmer füllen digitale Fragebögen aus, die ihre Gefühle aufzeichnen. Kameras sammeln Daten vor und nach jeder Interaktion, um Veränderungen zu beobachten.
Die Aufgaben mit Bildern, Videos und Text folgen derselben Struktur, sodass die Forscher eine breite Palette an Daten sammeln können.
Ergebnisse und Erkenntnisse
Die ersten Ergebnisse zeigen, dass es möglich ist, hochwertige Daten zu Depressionen mit einfachen Webcams und anderen günstigen Werkzeugen zu sammeln. Informationen über den Blick können erfasst werden, ohne dass fortschrittliche Geräte benötigt werden, die speziell für die Verfolgung von Blickbewegungen gedacht sind. Dieser neue Ansatz könnte eine wichtige Rolle bei der Identifizierung des Risikos für Depressionen spielen, besonders in Regionen mit begrenzten Ressourcen.
Die Daten aus dem Projekt werden lokal gespeichert, können aber später in eine grössere Datenbank integriert werden. Dieser Ansatz hilft, das Verständnis von Depressionen zu verbessern, bringt aber auch Herausforderungen mit sich. Nach der Verfeinerung der Methoden gibt es Pläne, das System tragbar zu machen, sodass rechtzeitige Unterstützung für gefährdete Personen angeboten werden kann.
Fazit
Die Kombination aus Technologie und Forschungsanstrengungen ebnet den Weg für bessere Möglichkeiten zur Erkennung und zum Verständnis von Depressionen. Durch kostengünstige Methoden wollen Forscher Unterstützung für die Berechtigten bieten, besonders in benachteiligten Regionen. Diese Arbeit ist erst der Anfang, und mit dem Fortschritt der Technologie wächst das Potenzial für bessere Bewertungen der psychischen Gesundheit.
Titel: Using Multimodal Data Collection System as a Research Tool in the Major Depressive Disorder Analysis: a cross-sectional study protocol
Zusammenfassung: IntroductionPrevious studies have established that depressive syndromes can be detected using machine learning methods, with multimodal data being essential. Multimodal data facilitates the extraction of characteristics such as gaze tracking, a reliable depression indicator. Our study employs high-quality video and other multimodal data from patients diagnosed with depression. Our study uses a multimodal data collection system (MDC) to understand the complex indicators of depression. ObjectiveThis paper outlines our protocol for deploying a multimodal data collection system within an In-Person Clinical Assessment environment. The system gathers high-definition videos, real-time vital signs, and voice recordings for future extraction of critical information such as eye gaze patterns. We aim to scale our model to provide portable depression risk analyses, facilitating timely intervention and encouraging patients to seek professional assistance. Methods and AnalysisWe have conducted sessions with 70 participants diagnosed with depression. Each participant undergoes DSM-5 interviews and engages with our multimodal data collection system. Participants respond to five on-screen scales while being recorded. To our knowledge, no other protocol has combined multimodal data collection and various stimuli in depression data collection. Ethics and DisseminationEthical approval was provided by the National Health Commission of the PRC, Hefei Fourth Peoples Hospital Ethics Committee (HSY-IRB-YJ-YYYX-JYF001). Results will be published in a peer-reviewed journal and presented at academic conferences.
Autoren: Yifu Ji, H. Li, L. Xu, J. Yang, Y. Du, M. Hu, N. An
Letzte Aktualisierung: 2024-07-22 00:00:00
Sprache: English
Quell-URL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.07.21.24310061
Quell-PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.07.21.24310061.full.pdf
Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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