La piattaforma elettronica basata su dispositivi intelligenti può aiutare i pazienti a monitorare il benessere mentale tra le visite mediche. | Immagine: Getty Images
La piattaforma elettronica intelligente può aiutare i pazienti a monitorare il benessere mentale tra le visite mediche
Per aiutare i pazienti a gestire il proprio benessere mentale tra un appuntamento e l’altro, i ricercatori della Texas A&M University hanno sviluppato una piattaforma elettronica basata su dispositivi intelligenti in grado di monitorare continuamente lo stato di ipereccitazione, uno dei segni del disagio psichiatrico. Hanno affermato che questa tecnologia avanzata potrebbe leggere i segnali facciali, analizzare i modelli vocali e integrare le letture dei sensori dei segni vitali incorporati sugli smartwatch per determinare se un paziente è sotto stress.
Inoltre, i ricercatori hanno notato che la tecnologia potrebbe fornire feedback e allertare i team di assistenza in caso di brusco deterioramento della salute mentale del paziente.
“La salute mentale può cambiare molto rapidamente e molti di questi cambiamenti rimangono nascosti a fornitori o consulenti”, ha affermato il dott. Farzan Sasangohar, assistente professore presso il Dipartimento di ingegneria industriale e dei sistemi Wm Michael Barnes ’64. “La nostra tecnologia darà ai fornitori e ai consulenti un accesso continuo alle variabili del paziente e allo stato del paziente, e penso che avrà un’implicazione salvavita perché possono raggiungere i pazienti quando ne hanno bisogno. Inoltre, consentirà ai pazienti di gestire la loro salute mentale meglio.”
La piattaforma elettronica integrata di monitoraggio e feedback dei ricercatori è descritta nel Journal of Psychiatric Practice .
A differenza di alcune malattie fisiche che di solito possono essere curate con poche visite mediche, le persone con esigenze di salute mentale possono richiedere un periodo prolungato di cure. Tra le visite a un fornitore di assistenza sanitaria, sono mancate informazioni sullo stato di salute mentale di un paziente. Pertanto, il deterioramento imprevisto della salute mentale ha limitate possibilità di essere affrontato. Ad esempio, un paziente con disturbo d’ansia può sperimentare un evento di vita stressante, innescando irritabilità e irrequietezza estrema, che potrebbero richiedere cure mediche immediate. Ma questo paziente potrebbe essere tra un appuntamento e l’altro. D’altra parte, gli operatori sanitari non hanno modo di conoscere la continua lotta dei loro pazienti con la salute mentale, che può impedire loro di fornire le cure appropriate.
Pertanto, i risultati riportati dai pazienti tra le visite sono fondamentali per progettare interventi sanitari efficaci per la salute mentale in modo che vi sia un miglioramento continuo del benessere del paziente. Per colmare questa lacuna, Sasangohar e il suo team hanno lavorato con medici e ricercatori del Dipartimento di Psichiatria dello Houston Methodist Hospital per sviluppare una piattaforma elettronica intelligente per aiutare a valutare il benessere mentale di un paziente.
“L’ospedale ha la più grande clinica psichiatrica ricoverata nella zona di Houston”, ha detto Sasangohar. “Con questa collaborazione, potremmo includere migliaia di pazienti che avevano dato il consenso per il monitoraggio psichiatrico”.
I collaboratori di Sasangohar allo Houston Methodist Hospital stavano già utilizzando uno strumento di navigazione dei pazienti standardizzato chiamato CareSense. Questo software può essere utilizzato per inviare promemoria e domande di monitoraggio ai pazienti per valutare meglio il loro benessere. Ad esempio, le persone a rischio di autolesionismo possono essere spinte a fare periodicamente questionari per il disturbo depressivo maggiore.
Piuttosto che fare affidamento esclusivamente sulla valutazione soggettiva dei pazienti della loro salute mentale, Sasangohar e il suo team hanno anche sviluppato un’intera suite di software per l’analisi automatizzata dell’iperattività che può essere facilmente installata su smartphone e smartwatch. Questi programmi raccolgono input da applicazioni di riconoscimento vocale e facciale e sensori già integrati negli smartwatch, come sensori di frequenza cardiaca e contapassi. I dati provenienti da tutte queste fonti addestrano quindi algoritmi di apprendimento automatico a riconoscere schemi allineati con il normale stato di eccitazione. Una volta addestrati, gli algoritmi possono esaminare continuamente le letture provenienti dai sensori e dalle applicazioni di riconoscimento per determinare se l’individuo è in uno stato di eccitazione elevato.
“La chiave qui è la triangolazione”, ha detto Sasangohar. “Ciascuno di questi metodi da solo, ad esempio l’analisi del sentimento facciale, promette di rilevare lo stato mentale, anche se con limitazioni. Ma quando si combinano queste informazioni con l’analisi del sentimento vocale, nonché gli indicatori fisiologici di angoscia, la diagnosi e l’inferenza diventare molto più potente e più chiaro “.
Sasangohar ha osservato che sia la valutazione soggettiva dello stato mentale che la valutazione oggettiva dagli algoritmi di apprendimento automatico sono integrate per effettuare una valutazione finale dello stato di eccitazione per un dato individuo.
Mentre il prototipo della loro tecnologia è pronto, i ricercatori hanno affermato che devono ancora migliorare la durata della batteria degli smartphone che trasportano il loro software poiché gli algoritmi consumano molta energia. Inoltre, hanno notato che devono affrontare i problemi di usabilità, cioè qualsiasi problema che proibisca ai pazienti di utilizzare la loro tecnologia, come la difficoltà nella navigazione nella loro applicazione.
“A causa della stigmatizzazione che circonda la malattia mentale, volevamo costruire un dispositivo di monitoraggio della salute mentale che fosse molto discreto”, ha affermato Sasangohar. “Quindi, abbiamo scelto prodotti standard, come gli smartphone, e poi abbiamo creato applicazioni sofisticate che operano all’interno di questi dispositivi per rendere discreto il monitoraggio della salute mentale”.