可穿戴技术提供数据驱动的心理健康治疗
心理治疗师与算法合作,改善心理健康治疗
Chryssoula K.的母亲被确诊为乳腺癌晚期后,她艰难地兼顾与工作,一个刚出生的孩子,她的婚姻,朋友和个人时间daughterly职责。因此,即使Chryssoula不是一个大高科技的人,她签署了试点测试新设备,将持续监测她的情感状态。
在我们的口袋里,在我们的手腕无处不在的设备被指责让我们苦不堪言。凭借其发光的屏幕,不断坪,他们让我们沉迷于办公室的更新和Facebook喜欢源源不断。但是如果这些数字附属物可以用来提高心理健康水平?这就是Sentio的手感计划的承诺:一个腕带和手机应用程序,跟踪用户的情绪状态,定期提供心理和身体锻炼,并将其连接到一个治疗师每周一次。
该系统采用人工智能(AI)和心理学既佩戴者和顾问合作伙伴的最新研究成果,提供的治疗,是同时访问,准确和个性化。“这是数据驱动的疗法,这是在循证实践方面如此巨大的加,”沙龙Kaplow,有执照的临床社会工作者和Sentio的首席治疗师说。
Sentio的创始人,乔治埃莱夫特里乌和Haris Tsirmpas,看到根据自己的经验,为改善精神保健的需要。埃莱夫特里乌倦怠和抑郁症,而Tsirmpas忍受不可预知的恐慌。他们无论是从心理咨询中受益,同时也观察照料现有标准孔。心理健康评估是非常主观的,注重预防的限制。此外,诊断常被漏诊,且几乎没有实时干预。
解决这些问题将产生全球性影响。据估计,全世界有5亿人患有精神疾病,仅在美国每年的花费就高达5000亿美元。更好的选择将使每个人受益:病人、治疗师、保险公司和社会。
目标,大和小
Sentio的解决方案提供了一种新的治疗方法。它的核心是一个腕带上,心潮传感器,类似于这么多穿着流行的活动跟踪。但这个跟踪器有检测与情感的生理反应四个传感器。所述传感器包括光电容积描记传感器,其测量在心脏速率变化;其测量汗液皮肤电反应(GSR)传感器;的红外光传感器,用于测量温度;和惯性测量单元,其捕获运动。手感情感传感器连续通过蓝牙发送这些信号到感应用程序,其中它们上传到在云中的服务器。该服务器包含专有的AI算法对数据进行分析和检测四种情感空间之一:喜悦(正,高能量),知足(正,降低能源),危难(负,高能量),和悲伤(负,低能量)。
通常情况下,当Feel检测到一种情绪时,应用程序会要求用户描述正在发生的事情以及他们的感受。这种反馈有三个目的:它帮助算法改进,它为治疗师提供更丰富的信息,它提示记录日志,这带来更大的自我洞察力。Chryssoula说,这款应用“挑战了我,让我在提升自己、提升消极想法和圈出恐惧的方式上,变得更具体、更有分析性”。
这款应用可能还会推荐几种锻炼方式中的一种。例如,用户可能被要求回忆他们上一次治疗的关键信息,并描述他们计划如何在日常生活中使用这些信息。
手感课程为期16周。每个星期,用户必须有执照的治疗师谁拥有通过软件的仪表板机密访问用户的数据的视频聊天会话。由于数据驱动的方法,这些会议与传统45.在第一次会议相比,只需要15分钟后,他们成立了一个总体目标,以一组每周的子目标,其中,Kaplow说,是为了加强问责制沿着并使大目标更易消化。
例如,如果大目标是在工作中扮演一个新的领导角色,那么子目标可能是首先寻找贡献的机会,然后弄清楚如何贡献,然后调整任何自我挫败的想法。Kaplow说,具体的功能性目标有时可以揭示更多的情感目标。该应用的认知行为治疗练习可以帮助用户实现这些目标。
人工智能算法分析来自“感知情绪传感器”的数据,并检测四种情绪中的一种:喜悦、满足、悲痛和悲伤。
用户报告任何问题回到治疗师。Kaplow says a client who can’t speak up in a meeting might say: “‘Even though I was challenging my thinking, my heart was racing, my mouth was dry, I just couldn’t do it.’ So, then we would explore, ‘What could you do differently next time? What’s going to help you manage what’s going on physically for you?’ That’s where some of the exercises come in.”
Chryssoula的主要目标是改善与家人和朋友联系。“使用的目标,我找到了有较大幅度的和富有成效的时间都用我的母亲和我的孩子,”她说。“我安排至少每周一次的郊游最好的朋友。”
她也看到了生活其他方面的改善。“我在工作中成功地完成了一个要求很高、压力很大的项目,而且也找到了一点放松和做其他事情的时间。”
筛选信号
在设计的感觉,“最大的挑战是翻译时间序列生理数据转换为清晰和具体决策的情感标签的需求,” Tsirmpas说,要做到这一点,他们开发无论是AI和信号处理在MATLAB算法®。
“最大的挑战是需要以某种方式将连续不断的生理数据转换成清晰具体的决定——情感的标记。”
哈里斯Tsirmpas,Sentio联合创始人
信号处理的第一步是预处理以去除外部噪声。对于生理数据,您可以过滤掉由步行引起的任何波动。然后是数据转换,它在数据中发现重要的模式。对于算法来说,这些高级模式比数百万个独立的数据点更容易处理。
Tsirmpas说,他们使用MATLAB干净的噪声信号和段他们为离散的情感事件。“这有很大帮助进行快速而且稳健的东西。”
机器学习是人工智能的一种形式,非常适合处理涉及大量数据和大量变量的复杂问题,它被用于事件检测算法。MATLAB中的机器学习算法能够识别数据中的模式,例如标记不同情绪标记的生物标记的组合。正是这些基于云的算法在亚马逊网络服务(AWS)服务器上运行,监测患者的情绪状态,并将结果反馈给应用程序。
为了指导他们的机器学习算法,他们首先从心理学文献开始描述哪些物理信号最能反映哪些情绪。然后,他们通过让佩戴情感传感器的人描述他们的感受,对模型进行微调。这些模型还对阅读进行了分类,如果情绪标签与用户描述的不同,这些模型就会自我更新,以便下次更好地工作。该系统还会根据每个用户的情况进行调整。Kaplow博士说,人们报告说,他们感觉感觉情感传感器正在真正了解他们。整个系统已经在数百名用户中进行了测试。
在某些情况下,可以更好地了解他们比他们了解自己。“有时候,我们不知道我们的情绪,” Kaplow说。“通常情况下,我们将有客户进来,抱怨他们有胃的问题或头痛,他们看到这些身体症状完全独立于自己的情绪。而与此相结合整,希望在你的头脑和身体的连接,以帮助您收听更好地发生了什么事情给你。”
“整个一周,” Chryssoula说,“感觉应用程序帮助我发现我是如何在每一个感觉瞬间显著,好还是坏,以及如何激烈它。这使我想到如何解决我的问题,有时我用提出的帮助,如呼吸运动,它帮了我在紧张的情况。”
该应用程序提供了一个互动的情感日历不仅提供通知和投入也是一个人的自我的准确情感和心理的形象。Kaplow指出,感觉给她她的客户更好的图片,“但我认为他们对自身有更好的画面,这是更重要的。”
Kaplow认为觉得作为一个力量倍增器为她服务。“这项技术带来的参与度和认知是如此有用的水平。在传统的治疗中,你看到你的治疗师,然后日常生活中发生的第二你离开该会话。没有,在整个一周的小微调可以改善你慢下来。该心潮传感器和应用给予这种接触的恒定水平。什么你正在学习的,什么是讨论不断在你的雷达“。
“整个项目是一个让我吃惊,” Chryssoula说,“因为即使我在心理治疗每周只花了很短的时间,我感觉我是在一个恒定的日常互动心理完全适应我的生活。”
Kaplow认为般的感觉系统,可以解决许多与心理健康治疗早期强调的问题。“传统的治疗包括在寻找在本周发生了什么事,并期待着你可以做什么了。但这种技术允许的方式实时支持,传统疗法不能。金宝app我的客户传统的文字我,如果有问题的消息,但对他们的援助对我的依赖“。有了感觉,但是,“情感传感器深入到他们。”
“当启动该程序,我无法想象这样的积极的影响,” Chryssoula说。“我了解到,第一步以处理任何复杂的情况是处理你的想法和感受。”