No es ningún secreto que hay una crisis de salud mental en los Estados Unidos. Para 2021, el 8,3 % de los adultos tenía un trastorno de depresión mayor (MDD) y el 19.1 % tenía un trastorno de ansiedad (AD), y la enfermedad pandémica Covade -19 promovió estas cifras. A pesar de la propagación excesiva de AD/MDD, el diagnóstico y la tasa de tratamiento es baja – 36.9 % para AD y 61.0 % para MDD, debido a una variedad de barreras sociales, cognitivas y estructurales. Las herramientas de detección automática pueden ayudar.

I Carta de Jasha ExpressPublicado por la Sociedad de Sound de EE. UU. Por AIP Publishing, los investigadores desarrollaron herramientas de aprendizaje automático que detectan AD/MDD con un solo minuto de flujo oral utilizando señales de sonido. El grupo incluye investigadores de la Universidad de Campeones de Illinois, la Facultad de Medicina de Illinois Puriya y la Facultad de Medicina de la Universidad del Sur de Illinois.

“Este estudio se vio afectado por la observación de que las personas con trastornos de ansiedad y los trastornos deprimentes mayores a menudo están expuestos al diagnóstico y retrasos en el tratamiento. Espejo de diversas condiciones psicológicas, nerviosas, superiores a la gástrica y otras condiciones. de AD “, dijo Mary Petrock.

Hay varias firmas de voz en AD, MDD y Kamorbed AD/MDD. Kamorbed AD/MDD puede ser especialmente difícil de identificar, ya que los marcadores de sonido AD y MDD a menudo se oponen entre sí.

“La mayor parte de la investigación actual ignora esta discriminación y no resuelve las características únicas de AD/MDD con conexión”, dijo Petrock.

Petrock y su equipo hablaron con los participantes con y sin el AD/MDD conían condenados. Los participantes fueron grabados utilizando una plataforma de televisión segura y se les dio una prueba de flujo verbal significativa, en la que necesitaban nombrar más animales dentro de un límite de tiempo.

El equipo eliminó el sonido y las características fonémicas de la grabación de nombres de animales y la técnica de aprendizaje automático para distinguir artículos con Kamorbed AD/MDD y sin ella. Los resultados han confirmado que se puede usar un minuto de cemento VFT de manera confiable para la detección de AD/MDD.

“El grupo AD/MDD dio una tendencia a usar palabras simples, mostró menos variaciones en la longitud de las palabras fonémicas y mostró bajos niveles y cambios en la coincidencia de Fony”, dijo Petrock.

Aunque los patrones finalmente planea estudiar los mecanismos biológicos básicos asociados con los resultados, también quiere mejorar el modelo. Además, se necesitarán muchos datos en diferentes poblaciones y términos para desarrollar una herramienta de diagnóstico.

“Nuestro enfoque actual es mejorar la escala, la diversidad y los métodos de datos, mientras se aplica técnicas analíticas modernas para mejorar la precisión del modelo y profundizar nuestra comprensión de los gestos”, dijo Petrocs.

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