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以改善心理健康治疗
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。
该系统使用人工智能(AI)和最新的心理学研究,与佩戴者和咨询师合作,同时提供可访问的、准确的和个性化的治疗。“这是一种数据驱动的疗法,就循证实践而言,这是一个巨大的优势,”执业临床社会工作者、Sentio的首席治疗师Sharon Kaplow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的影响。据估计,全世界有5亿人患有精神疾病,仅在美国每年的治疗费用就高达5000亿美元。更好的选择将惠及每个人:患者、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。其核心是一款腕带——感觉情感传感器,它类似于很多人佩戴的流行运动追踪器。但这个追踪器有四个传感器,可以探测与情绪相关的生理反应。传感器包括一个测量心率变化的光体积描记器;皮肤电反应(GSR)传感器,用于测量出汗;一种用于测量温度的红外线传感器;和一个惯性测量单元,用来捕捉运动。Feel情感传感器通过蓝牙不断向Feel应用程序发送这些信号,然后上传到云端的服务器上。该服务器包含了专有的人工智能算法,可以分析数据并检测出四种情绪空间中的一种:喜悦(积极的、高能量)、满足(积极的、低能量)、悲伤(消极的、高能量)。
通常,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,它促使记录日志,从而更深入地了解自己。Chryssoula说,这款应用程序“挑战了我,让我用具体和分析的方法来改善我自己、我的消极想法和我的循环恐惧。”
这款应用还可以推荐几种锻炼方式中的一种。例如,用户可能会被要求回忆上一次治疗过程中的关键信息,并描述他们计划在日常生活中如何使用这些信息。
Feel项目持续16周。每周,用户都要与一位有执照的治疗师进行一次视频聊天,该治疗师可以通过软件仪表板对用户的数据进行机密访问。由于采用数据驱动的方法,这些会话只需要15分钟,而传统的会话需要45分钟。在第一阶段,他们设立了一个总体目标,以及一系列每周的子目标,Kaplow说,这是为了提高问责性,让大目标更容易理解。
例如,如果你的大目标是在工作中担任新的领导角色,那么你的次级目标可能是寻找做出贡献的机会,然后弄清楚如何做出贡献,然后再考虑任何弄巧成仁的想法。具体的功能性目标有时可以揭示更多的情感目标,Kaplow说。这款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觉情绪传感器的数据,并检测四种情绪之一:喜悦、满足、悲伤和悲伤。
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的联系。“通过制定目标,我找到了与母亲和孩子相处的时间更充实、更富有成效的方法,”她说。“我每周至少和最好的朋友出去玩一次。”
她也看到了生活其他方面的改善。“我成功地完成了一个要求高、压力大的项目,也找到了一点时间放松和做其他事情。”
筛选信号
在设计感觉时,“最大的挑战是需要将一系列的生理数据转化成一个清晰而具体的决定——情感的标记,”Tsirmpas说。为此,他们在MATLAB中开发了人工智能和信号处理算法®。
“最大的挑战是需要把连续不断的生理数据转换成明确而具体的决定——给情绪打上标签。”
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来噪声。对于生理数据,你可以过滤掉走路引起的任何波动。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,使用这些高级模式比使用数百万个独立的数据点更容易。
Tsirmpas说,他们使用MATLAB清除噪声信号,并把它们分割成离散的情感事件。“快速推进,让产品变得强大,这对我们很有帮助。”
机器学习,一种非常适合处理涉及大量数据和大量变量的复杂问题的AI形式,被用于事件检测算法。机器学习算法,在MATLAB中的特征,识别数据中的模式,如生物标记的组合,表明不同的情绪生物标记。正是这些在亚马逊网络服务(AWS)服务器上运行的基于云的算法,监控患者的情绪状态,并将结果反馈给应用程序。
为了指导他们的机器学习算法,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开始。然后,他们让戴着情绪传感器的人描述他们的感受,从而对模型进行了微调。该模型还对读数进行分类,如果情绪标签与用户描述的不同,该模型就会自我更新,以便下次更好地工作。该系统还可以根据每个用户进行自我调整。Kaplow说,人们报告说,他们觉得感觉情感传感器真的开始了解他们了。整个系统已经在数百个用户中进行了测试。
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。”
卡普罗认为感觉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性和认知度。在传统疗法中,你见到你的治疗师,然后日常生活在你离开疗程的那一刻开始。一周之内,如果没有这个小小的推动,你的进步就会慢下来。感觉情感传感器和应用程序提供了持续的参与水平。你在学习什么,讨论什么,这些都在你的雷达上。”
“整个项目让我很惊讶,”Chryssoula说,“因为尽管我每周只花了很短的时间来进行心理治疗,我感觉我每天都在进行一种持续的互动心理治疗,这完全适应了我的日常生活。”
Kaplow认为,Feel这样的系统可以解决之前强调的心理健康治疗中的许多问题。“传统疗法包括回顾一周中发生的事情,并期待自己能做些什么。但这项技术可以提供传统疗法无法提供的实时支持。万博1manbetx我的传统客户如果有问题就给我发短信,但这取决于他们联系我。而在Feel中,“情感传感器会向他们伸出手来。”
Chryssoula说:“在开始这个项目的时候,我无法想象这样积极的影响。”“我学会了处理任何复杂情况的第一步就是处理自己的想法和感受。”