Une plateforme électronique intelligente peut aider les patients à surveiller leur bien-être mental entre les visites chez le médecin – –

Pour aider les patients à gérer leur bien-être mental entre les rendez-vous, des chercheurs de l’Université Texas A&M ont développé une plate-forme électronique basée sur des appareils intelligents qui peut surveiller en permanence l’état d’hyper excitation, l’un des signes de détresse psychiatrique. Ils ont déclaré que cette technologie avancée pouvait lire les indices faciaux, analyser les modèles de voix et intégrer les lectures des capteurs de signes vitaux intégrés sur les montres intelligentes pour déterminer si un patient est stressé.

De plus, les chercheurs ont noté que la technologie pourrait fournir une rétroaction et alerter les équipes de soins en cas de détérioration brutale de la santé mentale du patient.

«La santé mentale peut changer très rapidement, et bon nombre de ces changements restent cachés aux prestataires ou aux conseillers», a déclaré le Dr Farzan Sasangohar, professeur adjoint au Département de génie industriel et des systèmes de Wm Michael Barnes 64. «Notre technologie donnera aux prestataires et aux conseillers un accès continu aux variables du patient et au statut du patient, et je pense que cela va avoir une implication vitale car ils peuvent atteindre les patients quand ils en ont besoin. mieux.”

La plate-forme électronique intégrée de surveillance et de rétroaction des chercheurs est décrite dans le Journal de pratique psychiatrique.

Contrairement à certaines maladies physiques qui peuvent généralement être traitées avec quelques visites chez le médecin, les personnes ayant des besoins en santé mentale peuvent nécessiter une période de soins prolongée. Entre les visites chez un fournisseur de soins de santé, l’information sur l’état de santé mentale d’un patient fait défaut. Par conséquent, une détérioration imprévue de la santé mentale a une chance limitée d’être traitée. Par exemple, un patient souffrant de trouble anxieux peut vivre un événement de vie stressant, déclenchant une irritabilité et une agitation extrêmes, qui peuvent nécessiter une attention médicale immédiate. Mais ce patient peut être entre deux rendez-vous. D’un autre côté, les professionnels de la santé n’ont aucun moyen de connaître la lutte permanente de leurs patients contre la santé mentale, ce qui peut les empêcher de fournir les soins appropriés.

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Par conséquent, les résultats déclarés par les patients entre les visites sont essentiels pour concevoir des interventions de soins de santé efficaces pour la santé mentale afin qu’il y ait une amélioration continue du bien-être du patient. Pour combler cette lacune, Sasangohar et son équipe ont travaillé avec des cliniciens et des chercheurs du département de psychiatrie de l’hôpital méthodiste de Houston pour développer une plate-forme électronique intelligente pour aider à évaluer le bien-être mental d’un patient.

«L’hôpital possède la plus grande clinique de psychiatrie pour patients hospitalisés de la région de Houston», a déclaré Sasangohar. «Avec cette collaboration, nous pourrions inclure des milliers de patients qui avaient donné leur consentement pour un suivi psychiatrique».

Les collaborateurs de Sasangohar à l’hôpital méthodiste de Houston utilisaient déjà un outil de navigation des patients prêt à l’emploi appelé CareSense. Ce logiciel peut être utilisé pour envoyer des rappels et des questions de suivi aux patients afin de mieux évaluer leur bien-être. Par exemple, les personnes à risque d’automutilation peuvent être invitées à répondre périodiquement à des questionnaires sur les troubles dépressifs majeurs.

Plutôt que de se fier uniquement à l’évaluation subjective de leur santé mentale par les patients, Sasangohar et son équipe ont également développé toute une suite de logiciels d’analyse automatisée d’hyper excitation qui peuvent être facilement installés sur les smartphones et les smartwatches. Ces programmes recueillent les données des applications de reconnaissance faciale et vocale et des capteurs déjà intégrés dans les montres intelligentes, tels que les capteurs de fréquence cardiaque et les podomètres. Les données de toutes ces sources entraînent ensuite des algorithmes d’apprentissage automatique à reconnaître des modèles alignés sur l’état normal d’excitation. Une fois formés, les algorithmes peuvent regarder en permanence les lectures provenant des capteurs et des applications de reconnaissance pour déterminer si l’individu est dans un état d’excitation élevé.

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“La clé ici est la triangulation”, a déclaré Sasangohar. “Chacune de ces méthodes en soi, par exemple l’analyse des sentiments faciaux, semble prometteuse de détecter l’état mental, mais avec des limites. Mais lorsque vous combinez ces informations avec l’analyse des sentiments vocaux, ainsi que des indicateurs physiologiques de détresse, le diagnostic et l’inférence devenir beaucoup plus puissant et plus clair. “

Sasangohar a noté que l’évaluation subjective de l’état mental et l’évaluation objective des algorithmes d’apprentissage automatique sont intégrées pour faire une évaluation finale de l’état d’excitation d’un individu donné.

Alors que le prototype de leur technologie est prêt, les chercheurs ont déclaré qu’ils devaient encore améliorer la durée de vie de la batterie des smartphones équipés de leur logiciel, car les algorithmes consomment beaucoup de puissance. De plus, ils ont noté qu’ils doivent résoudre les problèmes de convivialité, c’est-à-dire tous les problèmes qui empêchent les patients d’utiliser leur technologie, comme la difficulté à naviguer dans leur application.

«En raison de la stigmatisation qui entoure la maladie mentale, nous voulions construire un dispositif de surveillance de la santé mentale qui soit très discret», a déclaré Sasangohar. «Nous avons donc choisi des produits disponibles dans le commerce, comme les smartphones, puis nous avons créé des applications sophistiquées qui fonctionnent dans ces appareils pour rendre la surveillance de la santé mentale discrète.

Source de l’histoire:

Matériel fourni par Université Texas A&M. Original écrit par Vandana Suresh. Remarque: le contenu peut être modifié pour le style et la longueur.

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