En mobilapplikation som banar väg för diagnostisering av depression har utvecklats av Medicinska fakulteten vid Chinese University of Hong Kong (CUHK). Denna sofistikerade app använder sig av en multimodal dataansats, som kombinerar ansiktsuttryck, röstmonster, textanalys och till och med dagliga aktivitetsrytmer som spåras av en handledsenhet. Allt detta bearbetas genom ett artificiellt intelligenssystem för noggrann bedömning.
Publicerade resultat i den internationella tidskriften ’Translational Psychiatry’ bekräftar effektiviteten av denna teknologi vid utvärdering av depressiva störningar. Avdelningschefen för Psykiatri vid CUHK Medical Faculty och professor i psykiatri, Honorary Rong Runguo, förklarade att depression är en komplex tillstånd, som kännetecknas inte bara av sorg utan av en serie fysiska, kognitiva, känslomässiga, språkliga och rutinmässiga förändringar. Följaktligen kan användningen av elektroniska metoder för att mäta och analysera multimodal data sätta takten för en ny generation av bedömnings- och övervakningsverktyg för depression.
Biträdande professor Lee Man Ho vid samma avdelning lyfte fram planer på att använda resultaten för att skapa ett artificiellt intelligenssystem som är speciellt utformat för att screena och övervaka kinesisktalande patienter med depression. Med ökad efterfrågan på psykiatriska tjänster ökar även behovet av effektiva diagnostiska och övervakningsverktyg. Att implementera ett sådant system skulle kunna minska bördan på vårdpersonalen, som är nödvändig med tanke på att depression är vanligt förekommande som ett psykiskt hälsobekymmer.
Den innovativa appen som utvecklats av CUHK lovar att erbjuda en avancerad metod för detektion och övervakning av depression, med hjälp av AI för att utvärdera olika indikatorer för sjukdomen. Eftersom ämnet involverar mental hälsa och teknologi finns det flera viktiga aspekter att beakta, inklusive frågor om noggrannhet, integritet och etiska konsekvenser.
Nyckelfrågor:
– Hur förutsäger AI depression med hög noggrannhet genom användning av multimodal data?
– Vilka typer av dataskyddsproblem uppstår med insamling av känsliga personuppgifter?
– Kommer denna app vara tillgänglig för människor med olika ekonomisk bakgrund?
– Hur skulle en sådan teknologi kunna förändra tillvägagångssättet för psykiatriska tjänster?
Svaren:
Appen troligen använder algoritmer som är tränade på databaser som innehåller ansiktsuttryck, röstmonster, textanalys och fysisk aktivitetsrytm för att göra förutsägelser. Den höga noggrannheten kommer från kombinationen och ömsesidiga referensen av dessa datapunkter, som kan avslöja mönster som inte omedelbart är uppenbara för mänskliga vårdgivare.
Dataskydd är en viktig oro här på grund av hanteringen av känslig personlig information. För att ta itu med sådana bekymmer skulle utvecklarna behöva se till att det finns starka krypteringsmetoder, säkra datalagringslösningar och tydliga policys som fastställer vem som har tillgång till data.
Frågan om tillgänglighet är mångfasetterad – det beror på om appen är fritt tillgänglig, kräver betalning och om den nödvändiga hårdvaran (som handledsenheten) är prisvärd.
Att implementera denna teknologi kan revolutionera psykiatriska tjänster genom att erbjuda snabbare diagnos, möjliggöra fjärrövervakning och frigöra vårdpersonal för att fokusera på mer kritiska uppgifter.
The source of the article is from the blog meltyfan.es