El sensor que es troba a "pràcticament tots els portadors" pot diagnosticar l'ansietat de la infància

Comunicar el que sembla patir ansietat és una tasca difícil, fins i tot per als adolescents o els adults més articulats que viuen amb trastorns d'ansietat. No obstant això, per als nens petits que no tinguin les habilitats lingüístiques per posar paraules a les seves emocions, descrivint aquesta trencant sensació de pànic és una tasca impossible. Un article publicat el dimecres a PLOS One Proposa una solució: un algoritme de sensor i aprenentatge automàtic portàtil que pugui diagnosticar l'ansietat sense sentir una sola paraula. I el millor és que ja existeixen totes les parts necessàries d'aquesta tecnologia.

Els trastorns de salut mental i d'ansietat ja són notòriament difícils de definir en adolescents i adults. Aquests desafiaments són encara més grans quan es tracta de diagnosticar nens, afegeix Ellen McGinnis, Ph.D., investigadora postdoctoral del departament de psiquiatria de la Universitat de Vermont.

"Els nens petits estan lluitant per entendre les seves pròpies emocions i el seu llenguatge expressiu, de manera que encara no poden informar de manera fiable si o com poden estar patint", explica. Invers.

"Per exemple, vaig intentar administrar un qüestionari d’ansietat autoinformat per a nens de set anys i fins a aquesta mostra de recerca. Un dels articles va demanar alguna cosa com "¿Estàs nerviós?" I el 90% dels nens van començar a saltar amunt i avall, somrient."

Per evitar aquest obstacle, ella i la seva coautora Ryan McGinnis, Ph.D., enginyer biomèdic, també a la Universitat de Vermont (i el marit d’Ellen McGinnis), van reinventar un típic sensor de moviment que es va trobar a gairebé tots els telèfons intel·ligents, anomenat micro. -el sistema electromecànic - o un dispositiu MEMS. Són els dispositius a escala nanomètrica, que mesuren l'acceleració i la velocitat angular, formen els acceleròmetres de "pràcticament tots els telèfons portàtils i els telèfons intel·ligents del mercat", afegeix Ryan McGinnis. Quan va aturar el dispositiu MEMS al voltant de la cintura de 63 nens, alguns dels quals havien diagnosticat trastorns d'ansietat, va trobar que aquests nens realment tendeixen a moure's de manera diferent que els controls saludables quan es van posar en situacions estressants.

## La "tasca de la serp"

Malauradament, l’única manera de dissenyar i provar un sensor d’ansietat per als nens és induir ansietat. Només cal dir que la tasca de la serp succeeix en aquest front.

Un investigador condueix els nens a una habitació amb poca llum i diu: "Tinc alguna cosa que mostrar," o "Anem a callar perquè no es desperti", abans de retirar un full per revelar serp falsa, a pocs centímetres de la seva cara. Després, els investigadors permeten als nens jugar amb la serp, assegurant-los que tot estarà bé.

Els nens amb trastorns d’ansietat es van moure de manera molt diferent durant l’any primera fase de la tasca, quan els investigadors van crear suspens sobre el que la criatura es trobava darrere del full. Segons les dades del sensor MEMS, els nens amb un diagnòstic d’ansietat van tendir a apartar-se de la misteriosa fulla més ràpidament i de forma més dramàtica que els controls sans: sovint eren completament dorsals: 180 graus. Els nens sense diagnòstic d'ansietat normalment pateixen menys de 60 graus, mantenint la làmina a la vista.

"Molts trastorns d'ansietat es caracteritzen per preocupar-se per la incertesa i evitar conductes que eviten situacions d'incertesa", explica Ellen McGinnis. "Trobar que els nens amb trastorns es desviessin físicament s’adapten bé a la teoria psicològica i als informes de comportament d’ansies i depressions evitant possibles amenaces".

Detecció d’ansietat

Ryan i Ellen McGinnis han utilitzat aquestes dades preliminars per construir un algoritme d'aprenentatge automàtic que utilitza aquest moviment i velocitat de rotació des del sensor REMS per diagnosticar nens amb possibles trastorns d'ansietat. Fins ara, l’algorisme pot distingir entre controls saludables i nens amb un diagnòstic amb un 81 per cent d’èxit. A mesura que l'algorisme aprèn de més casos, els investigadors esperen que la estadística millorarà.

Ellen McGinnis denomina a aquesta informació sobre moviments una "mesura objectiva d'ansietat infantil" que es podria utilitzar durant les cites del pediatre amb vida primerenca. No obstant això, no són tan ràpids que dir que podria substituir les "entrevistes psicològiques estàndard d'or". En comptes d'això, es pretén com un suplement que pugui ajudar a identificar els nens que es beneficiarien dels seguiments amb psiquiatres.

En aquest sentit, aquest sensor i algorisme d’ansietat formen part d’una tendència diagnòstica. Hi ha evidència que els algorismes són útils si més no, poden ajudar a condicionar les condicions, mentre que encara hi ha temps per intervenir. L’Apple Watch ja ho ha fet amb èxit per a una malaltia cardíaca i alguns de A.I. els programes mostren la promesa per diagnosticar la sèpsia.

Tot i així, hi ha algunes preocupacions sobre com classificar-se dades de moviment sobretot quan s’utilitza en un marc de diagnòstic. Aquesta dada de moviments podria suposar un historial mèdic i Ryan McGinnis afegeix que és fonamental construir funcions de privadesa "des del principi" al procés de recopilació de dades, sobretot tenint en compte la naturalesa delicada d’un diagnòstic d’ansietat.

"No tenim bones respostes en aquest moment, però els nostres objectius són assegurar-se que tots els nens estiguin connectats amb la cura emocional i conductual que necessiten al més aviat possible", afegeix Ellen McGinnis. "Ara com ara, mantenir aquesta informació protegida als sistemes de salut, com qualsevol altre metge, sembla un bon lloc per començar".