Depressie treft miljoenen mensen wereldwijd, maar wordt vaak verkeerd begrepen en niet gediagnosticeerd. Met het oog op vroege detectie en nauwkeurige diagnose hebben onderzoekers van Dartmouth een baanbrekende smartphone app ontwikkeld die kunstmatige intelligentie (AI) en software voor gezichtsanalyse combineert om tekenen van depressie te identificeren. Voorlopige resultaten geven aan dat de app depressie kan detecteren nog voordat de gebruiker zich ervan bewust is.
Depressie is een ernstige medische aandoening die verder gaat dan tijdelijke gevoelens van verdriet. Het kan langdurige effecten hebben op de emotionele en fysieke gezondheid van een persoon, waardoor het cruciaal is om de symptomen vroegtijdig te detecteren en aan te pakken. De onderzoekers van Dartmouth veronderstelden dat er wellicht duidelijke tekenen van depressie zichtbaar zijn in de gezichtsuitdrukkingen van een persoon, met name in het tijdperk van gezichtsanalyse-software en AI-technologie.
Om deze theorie te testen, hebben de onderzoekers een studie uitgevoerd met 177 mensen met de diagnose depressieve stoornis. Ze hebben een app genaamd MoodCapture ontwikkeld, die de camera aan de voorkant van een smartphone gebruikt om gezichtsuitdrukkingen vast te leggen tijdens het dagelijks gebruik van de telefoon. De deelnemers wisten niet wanneer de app foto’s nam, maar ze hadden wel toestemming gegeven voor deze gegevensverzameling.
Gedurende 90 dagen heeft de app ongeveer 125.000 afbeeldingen van de deelnemers vastgelegd. Deze afbeeldingen werden vervolgens geanalyseerd met behulp van machine learning-modellen om specifieke gezichtskenmerken te identificeren die verband houden met depressie. De app identificeerde succesvol depressieve symptomen met een nauwkeurigheidspercentage van 75%.
Naast gezichtsanalyse houdt MoodCapture ook rekening met zelfrapportages van gevoelens van depressie of neerslachtigheid, evenals omgevingsfactoren op de foto’s, zoals kleur, verlichting en de aanwezigheid van andere mensen. Deze allesomvattende aanpak verbetert het vermogen van de app om nauwkeurige voorspellingen te doen over de mentale toestand van een persoon.
De betekenis van MoodCapture ligt in de toegankelijkheid ervan en het potentieel voor opschaling. Aangezien mensen vaak gezichtsherkenningstechnologie gebruiken om hun smartphones te ontgrendelen, kan de app naadloos integreren in hun dagelijkse routines. Het biedt het gemak van het leveren van inzichten in depressie zonder extra input of belasting van de gebruikers. Het wijdverbreide gebruik van smartphones maakt ze ideale hulpmiddelen voor vroege diagnose en continue monitoring van de geestelijke gezondheid.
Hoewel de app momenteel in de proof-of-concept fase verkeert, toont het veelbelovend als waardevol instrument voor het detecteren van depressie. Het aantal verkeerde diagnoses voor depressie is hoog en het hebben van een direct beschikbare app voor vroege detectie kan de resultaten voor patiënten aanzienlijk verbeteren. Onderzoekers schatten dat het ongeveer vijf jaar zal duren voordat de technologie klaar is voor de markt, maar voortdurende ontwikkelingen, zoals het personaliseren van de app voor individuele gebruikers, hebben het potentieel voor nog betere prestaties.
De ontwikkeling van MoodCapture betekent een significante stap voorwaarts in het gebruik van smartphones en AI voor de beoordeling van de geestelijke gezondheid. Door veranderingen in depressieve symptomen in realtime vast te leggen, heeft de app het potentieel om de impact van depressie op individuen en de samenleving als geheel te revolutioneren.
Veelgestelde vragen (FAQ) over de MoodCapture app:
1. Wat is het doel van de MoodCapture app?
De MoodCapture app is ontworpen om tekenen van depressie bij individuen te detecteren door gebruik te maken van kunstmatige intelligentie (AI) en software voor gezichtsanalyse.
2. Hoe werkt de app?
De app maakt gebruik van de camera aan de voorkant van een smartphone om gezichtsuitdrukkingen vast te leggen tijdens dagelijks telefoongebruik. Deze gezichtsafbeeldingen worden vervolgens geanalyseerd met behulp van machine learning-modellen om specifieke gezichtskenmerken te identificeren die verband houden met depressie.
3. Is de app getest?
Ja, de onderzoekers van Dartmouth hebben een studie uitgevoerd met 177 mensen met de diagnose depressieve stoornis. Gedurende 90 dagen heeft de app ongeveer 125.000 afbeeldingen vastgelegd, die zijn geanalyseerd en vergeleken met de zelfrapportages van de deelnemers over gevoelens van depressie of neerslachtigheid.
4. Hoe nauwkeurig is de app in het detecteren van depressie?
De app behaalde een nauwkeurigheidspercentage van 75% bij het identificeren van depressieve symptomen bij de studiedeelnemers.
5. Welke andere factoren houdt de app rekening mee behalve gezichtsanalyse?
Naast gezichtsanalyse houdt MoodCapture ook rekening met zelfrapportages van gevoelens van depressie of neerslachtigheid, evenals omgevingsfactoren op de foto’s, zoals kleur, verlichting en de aanwezigheid van andere mensen.
6. Wat is het belang van MoodCapture?
MoodCapture is zeer toegankelijk omdat het naadloos kan integreren in de dagelijkse routines van gebruikers, aangezien gezichtsherkenningstechnologie al wijdverspreid wordt gebruikt om smartphones te ontgrendelen. Het biedt het gemak van het leveren van inzichten in depressie zonder extra input van gebruikers.
7. Wanneer zal de app beschikbaar zijn op de markt?
Hoewel het nog in de proof-of-concept fase zit, schatten onderzoekers dat het ongeveer vijf jaar zal duren voordat de technologie klaar is voor de markt.
8. Hoe kan MoodCapture de resultaten voor patiënten verbeteren?
Het aantal verkeerde diagnoses voor depressie is hoog en het hebben van een gemakkelijk toegankelijke app voor vroege detectie kan de resultaten voor patiënten aanzienlijk verbeteren. De app heeft het potentieel om de impact van depressie op individuen en de samenleving als geheel te revolutioneren.
Definities:
1. Depressie: Een ernstige medische aandoening die wordt gekenmerkt door aanhoudende gevoelens van verdriet en verlies van interesse of plezier, met effecten op de emotionele en fysieke gezondheid van een persoon.
2. Software voor gezichtsanalyse: Technologie die gezichtskenmerken en -uitdrukkingen analyseert in afbeeldingen of video’s.
3. Machine learning-modellen: Algoritmen die computers in staat stellen te leren en voorspellingen te doen op basis van patronen en gegevens.
4. Proof-of-concept: Een initiële demonstratie of test om de haalbaarheid en potentie van een concept of product te bewijzen.
Voorgestelde gerelateerde links:
– Dartmouth: https://www.dartmouth.edu/
– National Institute of Mental Health (Nationaal Instituut voor Geestelijke Gezondheid) – Depressie: https://www.nimh.nih.gov/health/topics/depression/index.shtml
The source of the article is from the blog maltemoney.com.br