Sci Simple

New Science Research Articles Everyday

# Informática # Interacción Persona-Ordenador # Inteligencia artificial

Innovaciones tecnológicas en el monitoreo de la salud mental de los mayores

Las nuevas herramientas tecnológicas pueden cambiar cómo seguimos la salud cognitiva y el bienestar de los ancianos.

Xiaofan Mu, Salman Seyedi, Iris Zheng, Zifan Jiang, Liu Chen, Bolaji Omofojoye, Rachel Hershenberg, Allan I. Levey, Gari D. Clifford, Hiroko H. Dodge, Hyeokhyen Kwon

― 7 minilectura


La tecnología que está La tecnología que está transformando el cuidado de ancianos los adultos mayores. el monitoreo de la salud cognitiva en Las herramientas tecnológicas mejoran
Tabla de contenidos

A medida que envejecemos, nuestros cerebros pueden empezar a ir más despacio, lo que puede llevar a problemas como la pérdida de memoria o confusión. Para muchos adultos mayores, esto puede ser la primera señal de algo más serio, como la demencia. Con el número de personas que viven con Alzheimer y condiciones relacionadas que se espera que aumente en las próximas décadas, descubrir cómo detectar estos problemas temprano es más importante que nunca.

El Desafío de Monitorear la Salud Cognitiva

El declive cognitivo no aparece de la nada. Se va colando, a menudo comenzando con síntomas leves que son fáciles de pasar por alto. Esto significa que necesitamos mejores formas de monitorear la salud cerebral de los adultos mayores, especialmente ya que muchos de ellos enfrentan aislamiento social, lo que puede empeorar las cosas. Por suerte, la tecnología puede tener una solución a este problema.

Cómo Podemos Usar la Tecnología para Ayudar

Imagina esto: ¿Y si pudieras evaluar la salud mental y el bienestar de alguien solo con charlar con ellos por video? Con los avances recientes en tecnología, se ha vuelto posible analizar no solo lo que dicen las personas, sino también cómo se ven, suena y se comportan durante las conversaciones. Esto incluye sus expresiones faciales, tono de voz, elección de palabras e incluso la frecuencia cardíaca.

Usando conversaciones remotas—esas videollamadas cuando chequeas cómo está la abuela o el abuelo—podemos rastrear cambios en la salud cognitiva, el compromiso social y el Bienestar emocional al mismo tiempo. Esto abre una nueva forma de pensar sobre las evaluaciones de salud mental.

La Importancia de la Detección Temprana

La detección temprana puede marcar la diferencia entre mantener la independencia y necesitar cuidado a tiempo completo. Los problemas cognitivos a menudo vienen acompañados de desafíos emocionales como la depresión y la ansiedad. Estos estados emocionales pueden, a su vez, empeorar los problemas cognitivos, creando un ciclo vicioso. Si podemos identificar estos problemas temprano, podríamos intervenir y mejorar la vida de muchos adultos mayores.

El Papel del Aprendizaje automático

El aprendizaje automático es un término elegante para usar computadoras que aprenden de los datos. En este caso, los investigadores lo están utilizando para analizar videos de conversaciones con adultos mayores. Estas computadoras pueden detectar señales sutiles que los humanos podrían pasar por alto. Por ejemplo, podrían notar que los patrones de habla de alguien están cambiando o que su frecuencia cardíaca está elevada, lo que podría señalar ansiedad o angustia.

Al recopilar datos de varios aspectos de una conversación—como señales faciales, tono de voz y las palabras elegidas—las computadoras crean un perfil del estado mental de una persona. ¿Y lo mejor? Todo puede hacerse desde la comodidad de casa.

Los Hallazgos del Estudio

En un estudio reciente, los investigadores siguieron a 39 adultos mayores con cognición normal o deterioro cognitivo leve (DCL). Usaron videoconversaciones para recopilar datos y probaron si podían determinar con precisión la salud cognitiva y el bienestar psicológico de los sujetos.

Los investigadores encontraron que ciertas características eran realmente efectivas para identificar problemas. Por ejemplo, los patrones de habla resultaron ser particularmente útiles para detectar el deterioro cognitivo, mientras que las expresiones faciales y los datos de la frecuencia cardíaca ofrecieron información sobre el bienestar emocional.

En términos simples, si estás charlando con alguien y la conversación se vuelve emocional—como si se ven tristes o hablan más despacio—esos podrían ser grandes señales de alerta. La computadora podría captar esas señales más rápido de lo que un humano podría.

Métricas Clave para la Evaluación

Para evaluar el estado cognitivo y emocional de los sujetos, los investigadores utilizaron varias escalas de medición establecidas. Miraron cosas como la Escala de Evaluación Clínica de la Demencia (CDR) y la Evaluación Cognitiva de Montreal (MoCA).

Estas escalas ayudan a categorizar si alguien está experimentando un envejecimiento normal, deterioro cognitivo leve o condiciones más serias como la demencia. Los investigadores notaron diferentes áreas de preocupación, incluyendo el aislamiento social y la salud emocional, que a menudo van de la mano con problemas cognitivos.

La Conclusión: Vinculando el Habla con el Bienestar

Uno de los hallazgos principales fue que la capacidad de monitorear la salud cognitiva a distancia podría ser un cambio total, especialmente en tiempos de necesidad. Por ejemplo, durante la pandemia, muchas personas recurrieron a videollamadas para mantenerse en contacto. Este tipo de plataforma se puede adaptar para monitorear problemas cognitivos, lo cual es un paso práctico hacia adelante en la promoción de la salud mental entre los adultos mayores.

La Necesidad de Enfoques Innovadores

Con una escasez esperada de trabajadores de la salud para ayudar a los adultos mayores, son esenciales nuevos métodos de monitoreo de su bienestar. Las evaluaciones tradicionales pueden ser lentas y a menudo pasan por alto las señales sutiles de un deterioro temprano. Un sistema de monitoreo remoto que pueda analizar conversaciones en tiempo real podría ayudar a cerrar esta brecha.

Lo Que Traerá el Futuro

A medida que la tecnología sigue evolucionando, también lo hace el potencial para mejorar la vida de los adultos mayores. Imagina un escenario donde un programa de computadora pueda alertar a los cuidadores si algo parece raro durante las videollamadas. Esto podría llevar a intervenciones más tempranas, mejor apoyo en salud mental y, en última instancia, una mejor calidad de vida para los individuos mayores.

Los investigadores son optimistas. Al centrarse en las áreas superpuestas entre la salud cognitiva y emocional, esperan crear una visión holística de lo que le sucede a un individuo. El objetivo es detectar problemas antes de que escalen, permitiendo un apoyo oportuno cuando más se necesita.

Limitaciones y Consideraciones

Si bien este enfoque es prometedor, no está exento de desafíos. El estudio solo examinó un pequeño número de participantes, principalmente adultos mayores de trasfondos similares. Esto significa que los resultados podrían no ser aplicables a grupos más diversos en términos raciales y étnicos. Además, entender el impacto de diversas condiciones de salud coexistentes en el deterioro cognitivo es crucial para un enfoque completo.

La Necesidad de Más Datos

Se necesitan más estudios que involucren participantes variados para confirmar estos hallazgos y entender cómo diferentes factores, como género, raza y estado socioeconómico, influyen en la salud cognitiva. El objetivo debe ser crear una herramienta que sea útil para todos, independientemente de sus antecedentes o recursos.

Abordando Problemas de Conectividad a Internet

Otra limitación es que no todos los adultos mayores tienen acceso a internet de alta velocidad, lo que hace que las videollamadas sean difíciles. Los investigadores reconocen que, sin acceso a internet, este sistema no ayudaría a los que más lo necesitan.

Conclusión: Una Nueva Era de Monitoreo

El potencial de usar datos de videoconversaciones para evaluar la salud cognitiva y emocional en adultos mayores es enorme. A medida que la población envejece, es crítico que encontremos maneras innovadoras de apoyarlos. Al aprovechar la tecnología, podemos crear soluciones eficientes y escalables que nos permitan monitorear el bienestar a distancia—haciendo que las videollamadas no solo sean una forma de mantenernos conectados, sino también una herramienta vital en la atención médica.

En conclusión, aunque quedan obstáculos, el camino hacia la integración de la tecnología en el cuidado de ancianos apenas está comenzando. El futuro podría ver a más personas viviendo de forma independiente por más tiempo, gracias a un poco de ayuda de nuestros amigos digitales. Y quién sabe, ¡tal vez un día tu dispositivo inteligente te recordará que revises cómo está la abuela porque su frecuencia cardíaca se disparó durante una charla sobre su programa de juegos favorito!

Fuente original

Título: Detecting Cognitive Impairment and Psychological Well-being among Older Adults Using Facial, Acoustic, Linguistic, and Cardiovascular Patterns Derived from Remote Conversations

Resumen: The aging society urgently requires scalable methods to monitor cognitive decline and identify social and psychological factors indicative of dementia risk in older adults. Our machine learning (ML) models captured facial, acoustic, linguistic, and cardiovascular features from 39 individuals with normal cognition or Mild Cognitive Impairment derived from remote video conversations and classified cognitive status, social isolation, neuroticism, and psychological well-being. Our model could distinguish Clinical Dementia Rating Scale (CDR) of 0.5 (vs. 0) with 0.78 area under the receiver operating characteristic curve (AUC), social isolation with 0.75 AUC, neuroticism with 0.71 AUC, and negative affect scales with 0.79 AUC. Recent advances in machine learning offer new opportunities to remotely detect cognitive impairment and assess associated factors, such as neuroticism and psychological well-being. Our experiment showed that speech and language patterns were more useful for quantifying cognitive impairment, whereas facial expression and cardiovascular patterns using photoplethysmography (PPG) were more useful for quantifying personality and psychological well-being.

Autores: Xiaofan Mu, Salman Seyedi, Iris Zheng, Zifan Jiang, Liu Chen, Bolaji Omofojoye, Rachel Hershenberg, Allan I. Levey, Gari D. Clifford, Hiroko H. Dodge, Hyeokhyen Kwon

Última actualización: 2024-12-22 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2412.14194

Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.14194

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/

Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.

Gracias a arxiv por el uso de su interoperabilidad de acceso abierto.

Más de autores

Artículos similares