Sensor, der in "praktisch jedem Wearable" gefunden wurde, kann Angstzustände bei Kindern diagnostizieren

Die Kommunikation, wie es sich anfühlt, unter Angstzuständen zu leiden, ist eine schwierige Aufgabe, selbst für die meisten Jugendlichen oder Erwachsenen, die an Angststörungen leiden. Für kleine Kinder, die möglicherweise nicht über die Sprachkenntnisse verfügen, um ihren Gefühlen Worte zu verleihen, ist es eine unmögliche Aufgabe, das Gefühl der Panik zu beschreiben. Ein Papier wurde am Mittwoch in veröffentlicht Plus eins schlägt eine Lösung vor: einen tragbaren Sensor und einen Algorithmus zum maschinellen Lernen, der Angstzustände diagnostizieren kann, ohne ein einziges Wort zu hören. Und das Beste ist, dass alle notwendigen Teile dieser Technologie bereits vorhanden sind.

Psychische Erkrankungen und Angststörungen sind bei Teenagern und Erwachsenen bereits bekanntermaßen schwer zu fassen. Diese Herausforderungen sind noch größer, wenn es um die Diagnose von Kindern geht, fügt Ellen McGinnis, Ph.D., Postdoc-Forscherin an der Psychiatrie-Abteilung der Universität von Vermont, hinzu.

"Junge Kinder kämpfen mit dem Verstehen ihrer eigenen Emotionen und Ausdruckssprache, so dass sie noch nicht zuverlässig berichten können, ob und wie sie leiden könnten", erzählt sie Inverse

„Ich habe zum Beispiel versucht, einen Fragebogen zur Selbstdarstellung von Angstzuständen zu erstellen, der für Kinder ab sieben Jahren bis zu dieser Forschungsstichprobe erstellt wurde. Einer der Artikel fragte etwas wie "Sind Sie nervös?" Und 90% der Kinder sprangen auf und ab und lächelten.

Um dieses Hindernis zu umgehen, entwickelte sie zusammen mit dem Studienkooperator Ryan McGinnis, einem biomedizinischen Ingenieur an der University of Vermont (und dem Ehemann von Ellen McGinnis), einen typischen Bewegungssensor, der in fast allen Smartphones, einem sogenannten Micro, zu finden ist -elektromechanisches System - oder ein MEMS-Gerät. Dies sind die nanoskaligen Geräte, die die Beschleunigung und die Winkelgeschwindigkeit messen und die Beschleunigungsmesser in „praktisch jedem tragbaren Smartphone und Smartphone auf dem Markt“ ausmachen, fügt Ryan McGinnis hinzu. Als er das MEMS-Gerät um die Taille von 63 Kindern band, von denen einige klinisch Angststörungen diagnostiziert hatten, stellte er fest, dass diese Kinder tatsächlich dazu neigten anders bewegen als gesunde Kontrollen, wenn sie in Stresssituationen gebracht wurden.

## Die "Schlangenaufgabe"

Leider ist die einzige Möglichkeit, einen Angstsensor für Kinder zu entwickeln und zu testen, die Möglichkeit, einen zu entwickeln Angst auslösen. Es genügt zu sagen, dass die Schlangenaufgabe an dieser Front erfolgreich ist.

Ein Forscher führt die Kinder in einen schwach beleuchteten Raum und sagt: "Ich habe Ihnen etwas zu zeigen" oder "Lass uns ruhig sein, damit es nicht aufwacht", bevor er ein Blatt zurückzieht, um ein Bild anzuzeigen falsche Schlange nur wenige Zentimeter von ihrem Gesicht entfernt. Dann erlauben die Forscher den Kindern, mit der Schlange zu spielen, während sie ihnen versichern, dass alles in Ordnung sein wird.

Kinder mit Angststörungen bewegten sich am meisten anders erste Phase der Aufgabe, als die Forscher eine Spannung darüber aufbauen, welche Kreatur hinter dem Laken wohnt. Laut den MEMS-Sensordaten wendeten sich Kinder mit einer Angstdiagnose tendenziell schneller und dramatischer vom gesunden Rätsel ab als gesunde Kontrollen - oft völlig umgedreht - um 180 Grad. Kinder ohne Angstdiagnose wendeten sich normalerweise um weniger als 60 Grad auf, sodass das Blatt in Sichtweite blieb.

"Viele Angststörungen sind dadurch gekennzeichnet, dass sie sich Sorgen um die Unsicherheit machen und verhaltensmäßige Situationen vermeiden", erklärt Ellen McGinnis. "Die Feststellung, dass Kinder mit Störungen sich physisch abwenden, passt gut zu psychologischen Theorien und Verhaltensberichten von Personen mit Angstzuständen und Depressionen, die potenzielle Bedrohungen vermeiden."

Screening auf Angst

Ryan und Ellen McGinnis nutzten diese vorläufigen Daten, um einen Algorithmus für maschinelles Lernen zu konstruieren, der diese Rotationsbewegung und Geschwindigkeit des REMS-Sensors zur Diagnose von Kindern mit potenziellen Angststörungen verwendet. Bisher kann der Algorithmus zwischen gesunden Kontrollen und Kindern mit einer Diagnose von 81 Prozent unterscheiden. Da der Algorithmus aus mehr Fällen lernt, hoffen die Forscher, dass sich die Statistik verbessern wird.

Ellen McGinnis nennt diese Bewegungsdaten ein „objektives Maß für die Angst vor Kindern“, das bei Kindern im frühen Lebensalter eingesetzt werden könnte. Sie sind jedoch nicht so schnell zu sagen, dass sie „psychologische Interviews mit Goldstandard“ ersetzen könnten. Sie sind vielmehr als Ergänzung gedacht, um Kinder zu identifizieren, die von Follow-ups mit Psychiatern profitieren könnten.

In diesem Sinne sind dieser Angstsensor und dieser Algorithmus Teil eines diagnostischen Trends. Es gibt Hinweise darauf, dass Algorithmen zumindest bei der Kennzeichnung von Bedingungen hilfreich sind, während es noch Zeit gibt, einzugreifen. Die Apple Watch hat dies bereits erfolgreich für eine Herzerkrankung durchgeführt, und einige A.I. Programme zeigen Versprechen für die Diagnose von Sepsis.

Dennoch gibt es Bedenken hinsichtlich der Einstufung Bewegungsdaten insbesondere wenn es in einem Diagnose-Framework verwendet wird. Diese Bewegungsdaten könnten sich auf eine Krankenakte beziehen, und Ryan McGinnis fügt hinzu, dass es von entscheidender Bedeutung ist, Datenschutzfunktionen von Grund auf in den Datenerfassungsprozess einzubauen - insbesondere angesichts der heiklen Art einer Angstdiagnose.

„Wir haben derzeit keine guten Antworten darauf, aber unser Ziel ist es, sicherzustellen, dass alle Kinder so früh wie möglich mit der emotionalen und verhaltensbezogenen Betreuung verbunden sind, die sie brauchen“, fügt Ellen McGinnis hinzu. "Für den Moment scheint es ein guter Anfang zu sein, diese Informationen in den Gesundheitssystemen zu schützen, wie jeder andere Arzt bemerkt."