可穿戴技术提供了数据驱动的心理健康治疗
心理咨询师合作伙伴算法来改善精神健康治疗
后Chryssoula K。的母亲被诊断出患有晚期乳腺癌,她难以兼顾女儿的责任和工作,一个刚出生的孩子,她的婚姻,朋友,和个人时间。所以即使Chryssoula不是一个大型科技股的人,她签署了试点测试一个新设备,不断地监视她的情绪状态。
无处不在的设备在我们的口袋和我们的手腕都被指责为使我们痛苦。发光的屏幕和常数ping,他们让我们迷上了一个稳定的办公室更新和Facebook等。但如果这些数字附件可以用来改善心理健康?的承诺Sentio感觉计划:一个腕带和电话应用程序,跟踪用户的情绪状态,提供常规的身心锻炼,并将它们连接到一个治疗师一周一次。
在可穿戴传感器测量心率的变化,皮肤电反应,温度,和运动。
系统使用人工智能(AI)和心理学的最新研究与穿着者和顾问合作,同时可以提供治疗,准确,个性化。“数据驱动的疗法,这是一个巨大的加在循证实践方面,”莎朗Kaplow说,一个有执照的临床社会工作者和Sentio治疗师。
Sentio的创始人乔治•Eleftheriou和哈里斯Tsirmpas看到改善精神卫生保健的需要根据自己的经验。Eleftheriou遭受倦怠和抑郁,而Tsirmpas经历了不可预知的恐慌。他们都受益于心理咨询,同时观察孔在现有的护理标准。心理健康评估是非常主观的,专注于预防是有限的。此外,诊断往往错过了,还有小实时干预。
解决这些问题会产生全球影响。据估计,全世界有十亿人患有精神疾病,成本仅在美国达到每年5000亿美元。更好的选择将有利于所有的人:患者、治疗师、保险公司和社会。
目标,或大或小
Sentio的解决方案提供了一种新的治疗方法。其核心是一个腕带,感觉情绪传感器,类似于流行的活动追踪者所穿的很多。但这跟踪器有四个传感器,检测与情绪相关的生理反应。传感器包括一个photoplethysmogram传感器,测量心率的变化;皮肤电反应(GSR)传感器措施的汗水;红外线传感器测量温度;和一个惯性测量单元,它捕获的运动。感觉情绪传感器不断将这些信号通过蓝牙发送到应用,感觉这上传他们在云服务器。服务器包含专有的人工智能算法,分析数据和检测四种情感空间:快乐(积极、高能源),满意度(积极、较低的能量),痛苦(消极、高能源),和悲伤(负的,较低的能量)。
通常,当感觉检测到一种情感,这个应用程序将要求用户描述发生了什么以及他们如何感觉。反馈有三个目的:它有助于算法改进,为医生提供了丰富的信息,它提示日志,带来更大的self-insight。Chryssoula说,应用“挑战我是具体的和分析的方式提高我自己,我的消极的想法,和我绕的恐惧。”
这个应用程序也可能建议的练习之一。例如,用户可能被要求召回他们最后的治疗的关键信息和描述他们如何计划使用外卖在他们的日常生活。
感觉项目持续16周。每个星期,授权的用户有一个视频聊天会话治疗师曾秘密访问用户的数据通过软件仪表板。由于数据驱动的方法,这些会话相比传统的45只需要15分钟。第一次会议期间,他们建立了一个总体目标,以及一组每周的子目标,Kaplow说,是为了增加问责,使大目标更易消化。
如果大的目标,例如,是承担一个新的领导角色,子目标可能会首先寻找机会作出贡献,然后找出如何贡献,然后调整到任何的思想。具体功能目标有时会透露更多的情感目标,Kaplow说。应用的认知行为疗法练习可以帮助用户实现这些目标。
觉得程序包含一个手机应用程序,跟踪用户的情绪状态,建议策略,让用户描述发生了什么。此信息用于每周的会议与治疗师的感觉。
人工智能算法分析的数据感到情绪传感器和检测四种情绪:快乐、知足、痛苦和悲伤。
用户报告任何问题治疗师。Kaplow说一个客户不会说在开会可能会说:“虽然我是挑战我的思想,我的心脏跳得飞快,我的口干,我做不到。然后我们将探索,不同下次你能做什么?会帮助你管理的身体吗?这就是一些练习进来。”
Chryssoula的主要目标是改善与家人和朋友的联系。“使用目标,我发现方法有更多的实质性的和富有成效的时间与我的母亲和我的孩子,”她说。“我每周至少安排一次与最好的朋友。”
她也看到了改善生活的其他领域。“我成功执行项目工作要求和压力,同时也发现了一个小放松和做其他事情的时候了。”
筛选信号
在设计的感觉,“最大的挑战是需要生理数据的时间序列转换成脆,一种情感的具体境界的标签,“Tsirmpas说。为此,他们开发了人工智能和信号处理算法在MATLAB®。
机器学习和信号处理算法使用生理数据被感觉情绪传感器探测到的情绪。
“最大的挑战是需要以某种方式将连续流动的生理数据转化为脆,一种情感的具体境界的标签。”
哈里斯Tsirmpas Sentio共同创始人
信号处理的第一步是预处理去除无关的噪声。对于生理数据,您可能过滤掉任何波动引起的散步。然后是数据转换,数据中发现重要的模式。这些高级模式算法更容易使用比成千上万的独立的数据点。
Tsirmpas说他们用MATLAB来清洁噪声信号和他们划分为离散的情感事件。“它帮助很多进行快速、健壮的东西。”
机器学习、人工智能的一种形式,非常适合复杂问题涉及大量的数据和大量的变量,用于事件检测算法。机器学习算法,在MATLAB中,识别数据模式,如生物标记的组合表明不同情感的生物标志物。这些基于云计算的算法操作在亚马逊网络服务(AWS)服务器监控病人的情绪状态和提要结果返回给应用程序。
指导他们的机器学习算法,Sentio开始与心理学文献描述物理信号是最有代表的情感。然后,他们调整模型通过询问人们穿着情感传感器来描述自己的感受。模型也分类阅读,如果情感标签不同于用户描述,模型更新自己下次做得更好。该系统还适应每个用户。Kaplow说人报告说,他们觉得感觉情绪传感器是真的了解他们。总的来说,系统已经与数百名用户测试。
在某些情况下,它可能知道他们比他们自己知道。“有时我们没有意识到我们的情绪,“Kaplow说。“通常情况下,我们会有客户来抱怨肚子问题或头痛,他们看到这些身体症状完全独立于自己的情绪。和希望与整个组合连接你的身心来帮助你收听更好为你发生了什么。”
Chryssoula说,“整个星期,感觉应用程序帮助我注意我感觉在每个重要moment-bad或正有多么强烈。让我想想如何解决我的问题,有时我用提出的帮助,如呼吸练习,它帮助我在紧张的情况下。”
这个应用程序提供了一个互动的情感日历提供不仅通知和输入,而且准确的情感和心理的自我形象。Kaplow指出,感觉给了她她的更好地了解客户,”但我认为他们有一个更好的自己的照片,哪个更重要。”
Kaplow认为感觉是一个力乘数为她服务。“技术带来的接触和认识水平很有帮助。在传统疗法,你看到你的医生,然后日常生活发生的第二个你离开会话。没有那个小推动整个星期可以减缓你的改进。感觉情绪传感器和应用给这个常数的参与水平。你学习和讨论的是不断地在你的雷达。”
“整个项目对我来说是一个惊喜,“Chryssoula说道,“因为即使我每周只花了很短的一段时间的心理治疗,我感觉我是在一个常数的日常和互动心理疗法完全适应我的日常生活。”
Kaplow相信感觉系统可以解决许多与精神健康治疗的问题突出。“传统疗法包括回顾发生在本周和期待你能做什么。但是这项技术允许实时,传统治疗无法支持。金宝app传统客户短信我如果有一个问题,但它是依赖于他们的接触我。”的感觉,然而,“情感传感器接触他们。”
“在启动程序时,我无法想象这样的积极影响,”Chryssoula说。“我知道的第一步处理任何复杂情况处理你的想法和感受的方式。”
