वाशिंगटन [US], 23 मई (एएनआई): अवसाद और चिंता संयुक्त राज्य अमेरिका में सबसे आम मानसिक स्वास्थ्य स्थितियों में से दो हैं, फिर भी आधे से अधिक प्रभावित अज्ञात और अनुपचारित हैं। मानसिक स्वास्थ्य चिकित्सक डेटा वितरित करने में लोकप्रिय पहनने योग्य फिटनेस ट्रैकर्स की भूमिका की जांच कर रहे हैं जो ऐसी बीमारियों के निदान के सरल तरीके खोजने की आशा में उपयोगकर्ताओं को संभावित स्वास्थ्य जोखिमों से आगाह कर सकते हैं।
जबकि पहनने योग्य तकनीक के साथ इस तरह के विकारों का पता लगाने की दीर्घकालिक व्यवहार्यता एक बड़ी और विविध आबादी में एक खुला प्रश्न है, सेंट लुइस में वाशिंगटन विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं की एक टीम ने दिखाया है कि आशावाद का कारण है। उन्होंने वेयरनेट नामक एक गहन शिक्षण मॉडल विकसित किया, जिसमें उन्होंने फिटबिट गतिविधि ट्रैकर द्वारा एकत्र किए गए 10 चरों का अध्ययन किया। चर में कुल दैनिक कदम और कैलोरी बर्न दर से लेकर औसत हृदय गति और गतिहीन मिनट तक सब कुछ शामिल था। शोधकर्ताओं ने 60 से अधिक दिनों के लिए व्यक्तियों के लिए फिटबिट डेटा एकत्र किया।
अवसाद और चिंता के जोखिम कारकों के लिए लेखांकन करके, वेयरनेट ने अत्याधुनिक मशीन लर्निंग मॉडल की तुलना में बेहतर अवसाद और चिंता का पता लगाया। इसके अलावा, इसने मानसिक स्वास्थ्य परिणामों की व्यक्तिगत-स्तर की भविष्यवाणियां कीं, जबकि हैंडहेल्ड डिवाइस उपयोगकर्ताओं के अन्य सांख्यिकीय विश्लेषण समूह-स्तर के सहसंबंधों और जोखिमों का आकलन करते हैं।
मैककेल्वे स्कूल ऑफ इंजीनियरिंग में फुलग्राफ प्रोफेसर और स्कूल ऑफ मेडिसिन में मेडिसिन के प्रोफेसर, शोधकर्ता चेनयांग लू ने कहा, “गहरी शिक्षा मानसिक विकारों के साथ इन चरों के जटिल संघों को उजागर करती है।” “इन अंतर्निहित संबंधों को निकालने के लिए मशीन लर्निंग हमारा सबसे शक्तिशाली उपकरण है। हमारे काम ने एक बड़े और विविध समूह के आधार पर सबूत प्रदान किया कि पहनने योग्य उपकरणों के साथ मानसिक विकारों का पता लगाना संभव है। अगला कदम अस्पताल प्रणाली या कंपनी को इसे लागू करने के लिए राजी करना है।
शोधकर्ताओं में रुइक्सुआन दाई शामिल थे, जिन्होंने डॉक्टरेट छात्र के रूप में लू की प्रयोगशाला में काम किया और अब Google में एक सॉफ्टवेयर इंजीनियर हैं; थॉमस कन्नमपल्लील, एनेस्थिसियोलॉजी के एसोसिएट प्रोफेसर और स्कूल ऑफ मेडिसिन में अनुसंधान सूचना के एसोसिएट डायरेक्टर और मैककेल्वे इंजीनियरिंग में कंप्यूटर साइंस और इंजीनियरिंग के एसोसिएट प्रोफेसर; मेडिसिन कॉलेज में डॉक्टरेट के उम्मीदवार सेनघवान किम; स्कूल ऑफ मेडिसिन में वेरा थॉर्नटन, एमडी/पीएचडी उम्मीदवार; और लौरा बेरुत, एमडी, स्कूल ऑफ मेडिसिन में मनोचिकित्सा के पूर्व छात्र संपन्न प्रोफेसर।
टीम ने 10 मई को इंटरनेट ऑफ थिंग्स के डिजाइन और कार्यान्वयन पर ACM/IEEE सम्मेलन में अपने निष्कर्ष प्रस्तुत किए। इस पेपर को सम्मेलन में आईओटी डेटा एनालिटिक्स पुरस्कार के लिए सर्वश्रेष्ठ पेपर प्राप्त हुआ।
लू के अनुसार पोर्टेबल डेटा मानसिक स्वास्थ्य निदान और उपचार में बहुत मदद कर सकता है।
“मनोचिकित्सक के पास जाने और प्रश्नावली भरने में काफी समय लगता है, और फिर लोगों में मनोचिकित्सक को देखने के लिए कुछ अनिच्छा हो सकती है,” उन्होंने कहा। “लोग एक ऐसी बीमारी से पीड़ित रहते हुए अपने जीवन के साथ आगे बढ़ते हैं जो कम उत्पादकता और जीवन की खराब गुणवत्ता में बदल जाती है। यह एआई मॉडल आपको यह बताने में सक्षम है कि आपको अवसाद या चिंता विकार है। एआई मॉडल को एक स्वचालित स्क्रीनिंग टूल के रूप में सोचें जो आपको मनोचिकित्सक के पास जाने की सलाह दे सकता है।
शोधकर्ताओं ने कहा, “मानसिक विकारों का पता लगाने के लिए एक विनीत दृष्टिकोण की तत्काल आवश्यकता है।” “प्रारंभिक पहचान डॉक्टरों को समय पर मानसिक विकारों का निदान और उपचार करने में मदद कर सकती है। यह लोगों को अपने व्यवहार को समायोजित करने और विकारों के प्रभाव को कम करने की अनुमति भी दे सकता है।”
वाशिंगटन विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने 10,000 से अधिक फिटबिट उपयोगकर्ताओं के डेटा का अध्ययन किया, जो अब तक का सबसे बड़ा पहनने योग्य उपकरण समूह है। पिछले अध्ययनों में छोटे समूहों को माना गया था, कुछ को 10 लोगों जितना छोटा माना गया था, सबसे बड़ा सैकड़ों उपयोगकर्ताओं से अधिक था।
वाशिंगटन विश्वविद्यालय के अध्ययन में उम्र, नस्ल, जातीयता और शैक्षिक स्तर की एक विस्तृत श्रृंखला शामिल थी, जो आज तक का सबसे विविध समूह है। उनका डेटा नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ हेल्थ (NIH) “ऑल ऑफ अस” रिसर्च प्रोग्राम से आता है। कार्यक्रम डेटा सेटों का एक संग्रह होस्ट करता है जो जैव चिकित्सा अनुसंधान और सटीक दवा में तेजी लाने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।
मानसिक स्थिति का आकलन करने के लिए असंबंधित शोध ने पहनने योग्य उपकरणों को “अनुदैर्ध्य निगरानी के आशाजनक रूप” के रूप में रिपोर्ट किया है। वाशिंगटन विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने लिखा है कि अन्य “डिजिटल फेनोटाइप”, जैसे नींद और व्यवहार पैटर्न, पहनने योग्य उपकरणों द्वारा मापा जा सकता है। (मैं भी)
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