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美国研究人员使用可穿戴设备测试儿童的焦虑

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北京时间1月17日,美国佛蒙特大学的研究人员开发了一项新技术,通过分析青少年的活动来识别他们的焦虑和抑郁。在实际应用中,研究人员使用可穿戴运动传感器来检测和收集佩戴者的活动数据,然后使用机器学习算法来分析这些数据。该系统声称比目前的方法更好更快地识别儿童的精神障碍。预测数据显示,约20%的青少年面临所谓的“内部障碍”。这个问题的表现包括焦虑和抑郁。值得一提的是,由于儿童不能通过自我报告来展现其真实的内心状态,而且往往会出现一些无意识的障碍,因此识别儿童的心理问题通常是一项非常困难的任务。儿童“内在障碍”的早期发展往往先于药物滥用和自杀等身体健康问题。Ryan McGinnis解释了这项研究的目的,他告诉记者:“由于儿童心理问题的规模不小,我们希望利用新技术尽早发现儿童的心理问题,并给予必要的指导和纠正。”这项研究的重点是开发一套机器学习算法。并根据最小的体力活动来识别患有焦虑和抑郁问题的儿童。为了进行这项研究,研究人员招募了63名3至7岁的儿童,其中约三分之一以前被诊断为“内部紊乱”。这些孩子被要求佩戴运动传感器,然后他们参与了情绪诱导任务,旨在诱导参与者体验某些情绪现象,如焦虑。一般来说,训练有素的治疗师会观察这些行为测试的进展,并给出诊断建议。但是研究人员质疑一组机器学习算法是否能够完成相同的任务并确保准确性。结果表明,在情绪诱导任务的初始阶段,仅对20秒的运动数据进行分析,上述算法能够识别哪些儿童有内在障碍,识别准确率高达81%。与以往医生使用的儿童行为检查表诊断方法相比,上述机器算法更准确地识别出患有内部疾病的儿童。儿童行为检查表是父母需要完成的一种问答识别方法。它包含120个与儿童行为问题有关的问题。参与这项研究的临床心理学家Alan McGinnis告诉记者:“过去,我们需要数周甚至数月的时间来完成这项工作,但现在通过可穿戴运动传感器完成这项工作只需几分钟。”研究人员计划改进算法,以便完成更大的任务。他们还计划将语音分析等其他数据添加到算法中,以增强识别结果的特殊性。理想情况下,系统最终将能够识别不同行为之间的差异,如焦虑和抑郁。从长远来看,研究人员希望这些技术能够被引入学校,帮助快速确定哪些学生需要特别的帮助,甚至可以作为对儿童发展的标准化评估进入医生办公室。

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发布时间:01:00:59

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