Oceń użyteczność algorytmu uczenia maszynowego opartego na mowie, aby przewidzieć odpowiedź leczenia na interwencje psychiatryczne

Jest to badanie, w których sposób, w jaki ludzie mówią, może pomóc przewidzieć, jak dobrze zareagują na niektóre leczenie zdrowia psychicznego.

Główny cel:

Naukowcy chcą sprawdzić, czy komputerowa analiza wzorców mowy danej osoby może przewidzieć, czy dobrze zareagują na dwa konkretne zabiegi: TMS (przezczaszkowa stymulacja magnetyczna) i Spravato (leki na nosowe natryskowe). Koncentrują się na osobach z depresją, chorobą afektywną dwubiegunową, OCD, lękiem i PTSD.

Jak to działa:

W badaniu wzięło udział 200 osób z tymi warunkami. Uczestnicy zapisują się przez około 12 minut, odpowiadając na sześć różnych podpowiedzi. Wykonają te zapisy przed rozpoczęciem leczenia, codziennie podczas leczenia, zaraz po zakończeniu leczenia i ponownie cztery tygodnie później. Lekarze śledzą, jak dobrze radzą sobie ludzie za pomocą różnych kwestionariuszy i skal oceny, że naukowcy będą szukać połączeń między wzorcami mowy a sukcesem leczenia. Badanie potrwa 12 miesięcy.

Co sprawia, że ​​ktoś jest „sukcesem leczenia”:

Badanie uwzględnia skuteczność leczenia, jeśli objawy osoby znacznie się poprawiają (w szczególności 2-punktowe lub większe zmniejszenie skali oceny klinicznej (zwana klinicznym wrażeniem globalnym) i pozostaje ulepszona w okresie obserwacji (4 tygodnie).

Dlaczego to ma znaczenie:

Jeśli się powiedzie, badania te mogą prowadzić do prostego, nieinwazyjnego sposobu pomocy lekarzom przewidywania, które leczenie może najlepiej działać dla różnych pacjentów. Może to pomóc ludziom szybciej uzyskać najskuteczniejsze leczenie i pomóc świadczeniodawcom opieki zdrowotnej bardziej efektywnie wykorzystać ich zasoby.

Rozważanie bezpieczeństwa Naukowcy sprawdzą również, czy oceny mowy powodują stres dla uczestników, upewniając się, że sam proces oceny jest bezpieczny i wygodny.