В двух работах из лаборатории Танзима Чоудхури, профессора интегрированного здравоохранения и технологий в Cornell Tech, рассматривалось, как данные смартфонов могут предсказывать собственную самооценку пациентами своего состояния, а также изменения в их поведении в течение 30 дней, ведущих к рецидиву.
Раннее прогнозирование рецидивов шизофрении, потенциально опасных эпизодов, которые могут включать галлюцинации, страхи вреда, депрессию или ломку, может предотвратить госпитализацию, а также предоставить врачам и пациентам ценную информацию, которая может улучшить их лечение.
«Мы попытались создать подход, в котором мы могли бы сказать клиницисту: мало того, что этот участник испытывает необычное поведение, это конкретные вещи, которые отличаются у этого конкретного пациента. Если мы можем предсказать, когда чьи-то симптомы изменятся до рецидива, мы можем получить их раннее лечение и, возможно, предотвратить посещение стационара«, — поделились исследователи.
Специалисты собрали данные смартфонов от 60 участников в течение одного года, 18 из которых испытали рецидив в течение этого времени. Они использовали нейронные сети кодер-декодер-своего рода машинное обучение, которое хорошо изучает сложные функции на фоне очень нерегулярных данных—для обнаружения поведенческих паттернов, таких как сон, количество пропущенных вызовов, продолжительность и частота разговоров. Метод выявил медианное увеличение аномалий поведения на 108% в течение 30 дней, предшествующих рецидивам, по сравнению с поведением в течение дней относительного здоровья.
«Мы хотели предоставить некоторые действенные шаги или клинически интерпретируемые особенности, чтобы мы могли либо сказать пациенту предпринять некоторые действия, либо сказать клиницисту предложить некоторые ранние вмешательства», — сказал докторант Корнельского технологического университета Винсент Цзэн, соавтор статьи Scientific Reports.