Arvioi puhepohjaisen koneoppimisalgoritmin hyödyllisyys hoidon vasteen ennustamiseksi psykiatrisiin interventioihin

Tämä on tutkimus, jossa tarkastellaan, voiko ihmisten puhuminen auttaa ennustamaan, kuinka hyvin he reagoivat tiettyihin mielenterveyshoitoihin.

Päätavoite:

Tutkijat haluavat nähdä, voivatko ihmisen puhekuvioiden tietokone -analyysit ennustaa, reagoivatko ne hyvin kahteen erityiseen hoitoon: TMS (transkraniaalinen magneettinen stimulaatio) ja Spravato (nenäsumutuslääkitys). He keskittyvät ihmisiin, joilla on masennus, bipolaarinen häiriö, OCD, ahdistus ja PTSD.

Kuinka se toimii:

200 ihmistä, joilla on nämä olosuhteet, osallistuu tutkimukseen. Osallistujat kirjataan puhumaan noin 12 minuuttia, vastaten kuuteen erilaiseen kehotukseen. He tekevät nämä tallenteet ennen hoidon alkamista, päivittäin hoidon aikana, heti hoidon päättymisen jälkeen ja jälleen neljä viikkoa myöhemmin. Lääkärit seuraavat sitä, kuinka hyvin ihmiset käyttävät erilaisia ​​kyselylomakkeita ja luokitusasteikkoja. Tutkijat etsivät yhteyksiä puhemallien ja hoidon menestyksen välillä. Tutkimus kestää 12 kuukautta.

Mikä tekee joku "hoidon menestyksen":

Tutkimuksessa tarkastellaan hoitoa onnistuneena, jos henkilön oireet paranevat merkittävästi (erityisesti 2-pisteinen tai suurempi vähennys kliinisessä luokitusasteikolla (nimeltään kliininen globaali vaikutelma) ja pysyy parannettuna seurantajakson aikana (4 viikkoa).

Miksi tällä on merkitystä:

Jos tämä tutkimus onnistuu, tämä tutkimus voi johtaa yksinkertaiseen, ei-invasiiviseen tapaan auttaa lääkäreitä ennustamaan, mitkä hoidot voivat toimia parhaiten eri potilaille. Tämä voi auttaa ihmisiä saamaan tehokkaimman hoidon nopeammin ja auttaa terveydenhuollon tarjoajia käyttämään resurssejaan tehokkaammin.

Turvallisuuskohta tutkijat tarkistavat myös, aiheuttavatko puheen arviointien tekeminen osallistujille ahdistusta varmistaen, että arviointiprosessi on itse turvallinen ja mukava.