在克赖斯苏拉·K的母亲被诊断出患有晚期乳腺癌后，她挣扎着在工作、新生儿、婚姻、朋友和私人时间之间平衡女儿的责任。所以，尽管克里苏拉不是一个大的科技人士，她还是签署了一项新设备的试点测试，可以持续监测她的情绪状态。
人们指责我们口袋里和手腕上无处不在的电子设备让我们变得痛苦。它们发光的屏幕和不断的ping信号，让我们沉迷于源源不断的办公室更新和Facebook点赞。但如果这些数字附件可以用来改善心理健康呢?这就是Sentio的Feel项目所承诺的:这是一款腕带和手机应用程序，可以跟踪用户的情绪状态，提供定期的心理和身体锻炼，并让他们每周联系一次治疗师。
可穿戴设备中的传感器测量心率、皮肤电反应、温度和运动的变化。
该系统利用人工智能（AI）和最新心理学研究，与佩戴者和咨询师合作，提供可同时访问、准确和个性化的治疗。“这是一种数据驱动的治疗，在循证实践方面具有巨大优势，”莎伦·卡普洛（Sharon Kaplow）说，她是一名有执照的临床社会工作者和Sentio的首席治疗师。
Sentio的创始人George Eleftheriou和Haris Tsirmpas根据自己的经验，看到了改善心理健康的必要性。Eleftheriou饱受倦怠和抑郁的折磨，而Tsirmpas则饱受不可预知的恐慌症的折磨。他们都从心理咨询中受益，同时也观察到现有护理标准的漏洞。心理健康评估是高度主观的，对预防的关注有限。此外，诊断经常被忽略，而且几乎没有实时干预。
解决这些问题将有一个全球性的影响。据估计，一个半十亿人全世界有精神病，并在美国的费用单独达到每年500十亿$。更好的选择将使所有人受益：患者，治疗师，保险公司和社会。
目标，大大小小的
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，感觉-情绪传感器，类似于许多人佩戴的流行活动跟踪器。但这个跟踪器有四个传感器，可以检测与情绪有关的生理反应。这些传感器包括一个光容积传感器，用于测量心脏的变化e、 皮肤电反应（GSR）传感器，用于测量汗液；红外光传感器，用于测量温度；惯性测量单元，用于捕捉运动。Feel情感传感器通过蓝牙将这些信号连续发送到Feel应用程序，该应用程序将这些信号上传到云中的服务器。该服务器包含专有的AI算法，用于分析数据并检测四个情感空间中的一个：快乐（积极，高能量）、满足（积极，低能量）、痛苦（消极，高能量）和悲伤（消极，低能量）。
通常情况下，当检测到感觉的情感，应用程序会要求用户描述发生了什么，以及他们如何感觉。这些反馈有三个目的：它有助于改善算法，它提供了更丰富的信息，治疗师，并提示日记，它带来了更大的自我见解。Chryssoula说，应用“向我挑战要具体分析，并在提高自己的我恐惧盘旋的方式，我的消极的想法，和“。
该应用程序还可能会建议的几次演习之一。例如，用户可能被要求回忆起他们的最后治疗过程的关键信息，并说明他们计划如何使用该外卖在他们的日常生活。
Feel计划持续16周。每周，用户都会与授权治疗师进行视频聊天，该治疗师可以通过软件仪表盘机密访问用户的数据。由于采用数据驱动的方法，这些会话只需要15分钟，而传统的45分钟。在第一次会话中，他们设定了一个总体目标，即Kaplow说，long制定了一套每周的次级目标，旨在增加责任感，使大目标更易于理解。
如果大的目标，例如，是采取在工作中新的领导作用，一个子目标可能是第一个找机会作出贡献，然后弄清楚如何出力，然后调成自己不利的想法。具体功能目标有时可以显示更多的情感目标，Kaplow说。该应用程序的认知行为疗法的练习可以帮助用户实现这些目标。
手感计划包括手机应用程序，跟踪用户的情绪状态，建议战略，并要求用户描述发生了什么。此信息与感觉治疗师每周会话使用。
AI算法从心潮传感器分析数据和检测四种情绪之一：快乐，知足，痛苦和悲伤。
使用者向治疗师报告任何问题。卡普罗说，一个不能在会议上发言的客户可能会说:“尽管我挑战了自己的想法，但我的心在狂跳，我的嘴很干，我就是做不到。所以，我们会探索，“下次你能做些什么不同的事情?”什么能帮助你应对身体上的问题?’这时就需要一些练习了。”
Chryssoula的主要目标是改善与家人和朋友的联系。“通过这些目标，我找到了与母亲和孩子一起度过更多充实而富有成效的时间的方法，”她说。“我每周至少安排一次与最好的朋友外出游玩。”
她也看到了生活的其他方面的改进。“我在工作中，要求和紧张的项目顺利进行，还发现放松和做其他事情一点时间。”
筛选的信号
Tsirmpas说，在设计感觉时，“最大的挑战是需要将生理数据的时间序列转化为清晰而具体的决定——情感的标记。”为此，他们在MATLAB中开发了人工智能和信号处理算法®.
机器学习和信号处理算法使用由感到情绪传感器捕获的生理数据，以检测的情绪。
“最大的挑战是需要生理数据的连续流以某种方式转化为一种情感的清晰和具体决策的标签。”
Haris Tsirmpas, Sentio联合创始人
在信号处理的第一步是预处理以去除外来噪声。对于生理数据，你可能会过滤掉造成行走任何波动。然后是数据转换，这在发现数据的重要模式。这些更高层次的模式不是数以百万计的独立数据点是算法的工作更容易。
Tsirmpas说，他们使用MATLAB来清除嘈杂的信号，并将它们分割成离散的情感事件。“这对快速进行和使事情变得健壮有很大帮助。”
机器学习，人工智能的一种形式，它非常适合于涉及大量的数据和大量的变量的复杂的问题，用于事件检测算法。机器学习算法，在MATLAB特征，识别模式中的数据，诸如指示该不同的情感的生物标志物的生物标记物的组合。正是这些基于云的算法，亚马逊Web服务（AWS）监视病人和饲料结果的情绪状态返回到应用服务器运行。
为了指导他们的机器学习算法，Sentio首先从描述哪些身体信号最能代表哪些情绪的心理学文献入手。然后，他们让佩戴情感传感器的人描述自己的感受，从而对模型进行微调。这些模型还会对阅读的内容进行分类，如果情绪标签与用户描述的不同，模型就会更新自己，以便下次更好地工作。该系统还可以根据每个用户的不同进行自我调整。卡普罗说，人们报告说，他们觉得感觉情感传感器真的在了解他们。总的来说，该系统已经在数百名用户中进行了测试。
在某些情况下，它可能比他们自己更了解他们。“有时候我们并没有意识到自己的情绪，”卡普罗说。“通常情况下，我们会有客户来抱怨他们有胃病或头痛，他们认为这些身体症状完全独立于他们的情绪。希望通过这整个组合来连接你的身心，帮助你更好地适应即将发生的事情。”
“整整一周，”克里苏拉说，“Feel应用帮助我注意到我在每个重要时刻的感觉——好或坏——以及这种感觉有多强烈。这让我思考如何解决我的问题，有时我会使用建议的帮助，比如呼吸练习，这在压力下帮助我摆脱困境。”
这款应用提供了一个互动的情感日历，不仅提供通知和输入，还提供了一个人准确的情感和心理形象。卡普罗指出，Feel让她对客户有了更好的印象，“但我认为他们对自己有了更好的印象，这更重要。”
Kaplow认为Feel是她服务的力量倍增器。“这项技术带来了一种非常有用的参与度和意识水平。在传统治疗中，你会看到你的治疗师，然后在你离开治疗的那一刻，日常生活就会发生。一周中没有一点点的推动会减缓你的进步。感觉情绪传感器和应用程序会让你保持持续的参与度。W您正在学习的内容和讨论的内容一直在您的雷达上。”
“整个项目对我来说都是一个惊喜，”克雷苏拉说，“因为尽管我每周只花很短的时间进行心理治疗，但我感觉自己每天都在进行一次与日常生活完美契合的互动心理治疗。”
卡普洛认为，像Feel这样的系统可以解决前面提到的许多心理健康治疗问题。“传统疗法包括回顾一周中发生的事情，并期待你能做些什么。但这项技术允许以传统疗法无法做到的方式提供实时支持。如果有问题，我的传统客户会发短信给我，但这取决于他们是否能联系到我。”然而，就Feel而言，“情绪传感器正在向他们伸出援手。”万博1manbetx
“当开始这个项目时，我无法想象会有如此积极的影响，”克雷苏拉说，“我明白了处理任何复杂情况的第一步是处理你的想法和感受。”
