Xavier Boyer
L’application de modèles d’apprentissage automatique, un type d’intelligence artificielle (IA), aux données collectées passivement à partir d’appareils portables peut identifier le degré de résilience et de bien-être d’un patient, selon des chercheurs de la Icahn College of Medicine du Mount Sinai à New York.
Les résultats, rapportés dans le numéro du 2 mai de JAMIA Open, prennent en cost les appareils portables, tels que l’Apple Watch®, comme moyen de surveiller et d’évaluer les états psychologiques à distance sans nécessiter de remplir des questionnaires sur la santé mentale.
Le document souligne que la résilience, ou la capacité d’un individu à surmonter les difficultés, est un essential atténuateur de anxiety, réduit la morbidité et améliore la gestion des maladies chroniques.
“Les appareils portables fournissent un moyen de collecter en permanence des informations sur l’état physique d’un individu. Nos résultats donnent un aperçu de la faisabilité de l’évaluation des caractéristiques psychologiques à partir de ces données collectées passivement”, a déclaré le premier auteur Robert P. Hirten, MD, directeur clinique, Hasso Plattner Institute for Santé numérique au mont Sinaï. “À notre connaissance, il s’agit de la première étude à évaluer si la résilience, une caractéristique clé de la santé mentale, peut être évaluée à partir d’appareils tels que l’Apple View.”
Les difficulties de santé mentale sont courants, représentant 13 % de la charge mondiale de morbidité, un quart de la population souffrant à un instant donné d’une maladie psychologique. Pourtant, nous avons des ressources limitées pour leur évaluation, disent les chercheurs.
“Il existe de grandes disparités d’accès selon la géographie et le statut socio-économique, et la nécessité d’une évaluation en personne ou de la réalisation d’enquêtes validées sur la santé mentale est encore additionally limitée”, a déclaré l’auteur principal Zahi Fayad, PhD, directeur du BioMedical Engineering and Imaging Institute. à Icahn Mont Sinaï. « Une meilleure compréhension de qui est à risque psychologique et un meilleur moyen de suivre l’impact des interventions psychologiques sont nécessaires. La croissance de la technologie numérique offre une opportunité d’améliorer l’accès aux products and services de santé mentale pour tous.
Pour déterminer si des modèles d’apprentissage automatique pouvaient être formés pour distinguer le degré de résilience et de bien-être psychologique d’un individu à l’aide des données d’appareils portables, les chercheurs d’Icahn Mount Sinai ont analysé les données de l’étude Warrior Observe. Exploité pour l’étude observationnelle numérique actuelle, l’ensemble de données comprenait 329 travailleurs de la santé inscrits dans sept hôpitaux de New York.
Les sujets portaient une Apple Watch® Sequence 4 ou 5 pendant toute la durée de leur participation, mesurant la variabilité de la fréquence cardiaque et la fréquence cardiaque au repos tout au extended de la période de suivi. Des sondages ont été recueillis pour mesurer la résilience, l’optimisme et le soutien émotionnel au départ. Les mesures recueillies se sont avérées prédictives pour identifier les états de résilience ou de bien-être. Bien que l’étude Warrior Observe n’ait pas été conçue pour évaluer ce paramètre, les résultats appuient l’évaluation in addition approfondie des caractéristiques psychologiques à partir de données portables collectées passivement.
“Nous espérons que cette approche nous permettra d’apporter une évaluation et des soins psychologiques à une populace plus huge, qui n’y a peut-être pas accès pour le moment”, a déclaré Micol Zweig, MPH, co-auteur de l’article et directeur associé de la recherche clinique, Hasso Institut Plattner pour la santé numérique au mont Sinaï. “Nous avons également l’intention d’évaluer cette method dans d’autres populations de patients pour affiner davantage l’algorithme et améliorer son applicabilité.”
À cette fin, l’équipe de recherche prévoit de continuer à utiliser des données portables pour observer une gamme de problems et de maladies physiques et psychologiques. Le développement simultané d’outils analytiques sophistiqués, y compris l’intelligence artificielle, disent les enquêteurs, peut faciliter l’analyse des données collectées à partir de ces appareils et programs pour identifier les modèles associés à une maladie mentale ou physique donnée.
L’article s’intitule “Une approche d’apprentissage automatique pour déterminer la résilience à l’aide de données d’appareils portables : analyse d’une cohorte d’observation”.
Les co-auteurs supplémentaires sont Matteo Danielleto, PhD, Maria Suprun, PhD, Eddye Golden, MPH, Sparshdeep Kaur, BBA, Drew Helmus, MPH, Anthony Biello, BA, Dennis Charney, MD, Laurie Keefer, PhD, Mayte Suarez-Farinas, PhD, et Girish N Nadkami, MD, tous de l’école de médecine Icahn du mont Sinaï.
Le soutien de cette étude a été fourni par le laboratoire Ehrenkranz pour la résilience humaine, le BioMedical Engineering and Imaging Institute, le Hasso Plattner Institute for Electronic Health, le Mount Sinai Clinical Intelligence Heart et la division de gastroentérologie du Dr Henry D. Janowitz, tous à Icahn Mount Sinai, et des Countrywide Institutes of Overall health, numéro de subvention K23DK129835.
