Es ist kein Geheimnis, dass es in den Vereinigten Staaten eine Krise für psychische Gesundheit gibt. Ab 2021 hatten 8,3% Erwachsene eine schwere depressive Störung (MDD) und 19,1% hatten Angststörungen (AD), und die Covid-19-Pandemie verschärfte diese Statistiken. Trotz der hohen Prävalenz von AD/MDD bleiben die Diagnose- und Behandlungsraten aufgrund einer Vielzahl von sozialen, Wahrnehmungs- und strukturellen Barrieren bei MDD niedrig – 36,9% für AD und 61,0%. Automatische Screening -Tools können helfen.
In Jasa Express BriefeForscher wurden im Auftrag der AIP-Publishing der AIPISCHEN Society of America veröffentlicht. Die Gruppe besteht aus Forschern der University of Illinois Urbana-Champaign, der Medizinischen Universität von Illinois Peoria und der Southern Illinois University School of Medicine.
„Diese Forschung wurde von der Beobachtung inspiriert, dass Personen mit Angststörungen und schweren depressiven Störungen häufig Verzögerungen bei Diagnose und Behandlung ausgesetzt sind MDD „, sagte Autorin Mary Pietrowicz.
AD, MDD und komorbid AD/MDD haben unterschiedliche akustische Signaturen. Komorbid AD/MDD kann besonders eine Herausforderung zu identifizieren sein, da sich die akustischen Marker von AD und MDD häufig gegenseitig widersetzen.
„Ein Großteil der vorhandenen Forschungsergebnisse übersehen diese Unterscheidungen und befasst sich nicht mit den einzigartigen Merkmalen von komorbidem AD/MDD“, sagte Pietrowicz.
Pietrowicz und ihr Team sprachen mit weiblichen Teilnehmern mit und ohne Komorbid AD/MDD. Die Teilnehmer wurden unter Verwendung einer sicheren Telemedizin -Plattform aufgezeichnet und erhielten einen semantischen verbalen Fluency -Test, bei dem sie erforderlich mussten, um so viele Tiere wie möglich innerhalb einer Zeitgrenze zu benennen.
Das Team extrahierte akustische und phonemische Merkmale aus den Aufnahmen von Tiernamen und angewandten Technik für maschinelles Lernen, um Themen mit und ohne komorbid AD/MDD zu unterscheiden. Die Ergebnisse bestätigten, dass ein einminütiges semantisches VFT zum Screening auf AD/MDD zuverlässig verwendet werden kann.
„Die AD/MDD -Gruppe verwendete tendenziell einfachere Wörter, zeigte eine geringere Variabilität der phonemischen Wortlänge und zeigte reduzierte Niveaus und Variation der phonemischen Ähnlichkeit“, sagte Pietrowicz.
Während Pietrowicz schließlich plant, die mit den Ergebnissen verbundenen biologischen Mechanismen zu untersuchen, möchte sie auch das Modell verfeinern. Darüber hinaus würde die Entwicklung eines diagnostischen Tools viel mehr Daten in verschiedenen Populationen und Bedingungen erfordern.
„Unser aktueller Schwerpunkt liegt auf der Erweiterung der Skala, Vielfalt und Modalitäten der Daten, während innovative analytische Techniken angewendet werden, um die Genauigkeit der Modell zu verbessern und unser Verständnis der Signale zu vertiefen“, sagte Pietrowicz.
