人工知能アルゴリズムによって生成された縦方向の感情信号と、気分障害および/または不安障害のある患者の精神医学的追跡調査で使用される自己アンケートとの関係の取得と分析: 現実環境研究。 (EMOACQ-1)

不安症とうつ病の世界的な有病率はパンデミック中に大幅に増加し、心理的苦痛に苦しむ患者の数は 25% 増加しました。 精神科医、さらには一般開業医には、患者の心理的健康状態を遠隔から監視し、行動の異常が発生した場合に自動的に警告を受け取ることを可能にする測定ツールが必要です。

この研究では、患者の感情の長期的な測定とともに臨床データを収集することを提案します。 Emobot は、人々の感情的な行動を受動的に研究することで、気分障害の時間の経過に伴う進展を分析することを提案しています。 EMOACQ-1 の目的は、知識を獲得し、感情表現と気分障害の間の定量的な関連性を生み出し、最終的にはこれらの障害の理解と管理を容易にすることです。

この研究を通じて、「医療の疎外関係」として知られリソースが不足している精神科分野で医療従事者と患者をサポートする技術的ソリューションが開発される可能性がある。 このようなソリューションにより、疾患のより良い理解、遠隔および継続的なモニタリング、そして最終的にはこれらの疾患のより良い治療が可能になります。

自己アンケートの結果からのデータとデバイスによって捕捉された感情信号の記述分析、比較分析、相関分析など、さまざまな分析を実行してデータを処理します。

最後に、生成された感情信号からアンケートのスコアを予測することが目的となります。