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A aplicação de modelos de aprendizado de máquina, um tipo de inteligência artificial (IA), a dados coletados passivamente de dispositivos vestíveis pode identificar o grau de resiliência e bem-estar de um paciente, de acordo com pesquisadores da Escola de Medicina Icahn em Mount Sinai, em Nova York.
As descobertas, divulgadas em 2 de maiond emissão de JAMIA aberto, suporte a dispositivos vestíveis, como o Apple Watch®como forma de monitorar e avaliar estados psicológicos remotamente sem exigir o preenchimento de questionários de saúde mental.
O artigo aponta que a resiliência, ou a capacidade de um indivíduo superar dificuldades, é um importante atenuador do estresse, reduz a morbidade e melhora o gerenciamento de doenças crônicas.
“Os wearables fornecem um meio de coletar continuamente informações sobre o estado físico de um indivíduo. Nossos resultados fornecem informações sobre a viabilidade de avaliar características psicológicas a partir desses dados coletados passivamente”, disse o primeiro autor Robert P. Hirten, MD, diretor clínico do Hasso Plattner Institute for Saúde Digital no Monte Sinai. “Até onde sabemos, este é o primeiro estudo a avaliar se a resiliência, um recurso importante para a saúde mental, pode ser avaliada em dispositivos como o Apple Watch”.
Os distúrbios de saúde mental são comuns, respondendo por 13% da carga global de doenças, com um quarto da população em algum momento experimentando doenças psicológicas. No entanto, temos recursos limitados para sua avaliação, dizem os pesquisadores.
“Existem grandes disparidades no acesso em toda a geografia e status socioeconômico, e a necessidade de avaliação pessoal ou a conclusão de pesquisas de saúde mental validadas é ainda mais limitante”, disse o autor sênior Zahi Fayad, PhD, diretor do BioMedical Engineering and Imaging Institute em Icahn Monte Sinai. “É necessário um melhor entendimento de quem está em risco psicológico e um melhor meio de rastrear o impacto das intervenções psicológicas. O crescimento da tecnologia digital apresenta uma oportunidade para melhorar o acesso aos serviços de saúde mental para todas as pessoas.”
Para determinar se os modelos de aprendizado de máquina poderiam ser treinados para distinguir o grau de resiliência e bem-estar psicológico de um indivíduo usando os dados de dispositivos vestíveis, os pesquisadores do Icahn Mount Sinai analisaram dados do Warrior Watch Study. Aproveitado para o atual estudo observacional digital, o conjunto de dados compreendeu 329 profissionais de saúde matriculados em sete hospitais na cidade de Nova York.
Os participantes usaram um Apple Watch® Series 4 ou 5 durante sua participação, medindo a variabilidade da frequência cardíaca e a frequência cardíaca em repouso durante todo o período de acompanhamento. Pesquisas foram coletadas medindo resiliência, otimismo e apoio emocional na linha de base. As métricas coletadas foram consideradas preditivas na identificação de resiliência ou estados de bem-estar. Apesar do Warrior Watch Study não ter sido projetado para avaliar esse ponto final, as descobertas apóiam a avaliação adicional das características psicológicas a partir de dados vestíveis coletados passivamente.
“Esperamos que esta abordagem nos permita levar avaliação e cuidados psicológicos a uma população maior, que pode não ter acesso neste momento”, disse Micol Zweig, MPH, coautor do artigo e diretor associado de pesquisa clínica, Hasso Instituto Plattner para Saúde Digital no Monte Sinai. “Também pretendemos avaliar esta técnica em outras populações de pacientes para refinar ainda mais o algoritmo e melhorar sua aplicabilidade”.
Para esse fim, a equipe de pesquisa planeja continuar usando dados vestíveis para observar uma série de distúrbios e doenças físicas e psicológicas. O desenvolvimento simultâneo de ferramentas analíticas sofisticadas, incluindo inteligência artificial, dizem os pesquisadores, pode facilitar a análise dos dados coletados desses dispositivos e aplicativos para identificar padrões associados a uma determinada condição de doença mental ou física.
O artigo é intitulado “Uma abordagem de aprendizado de máquina para determinar a resiliência utilizando dados de dispositivos vestíveis: análise de uma coorte observacional”.
Os coautores adicionais são 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, e Girish N Nadkami, MD, todos da Escola de Medicina Icahn no Monte Sinai.
O suporte para este estudo foi fornecido pelo Ehrenkranz Lab for Human Resilience, o BioMedical Engineering and Imaging Institute, o Hasso Plattner Institute for Digital Health, o Mount Sinai Clinical Intelligence Center e o Dr. Henry D. Janowitz Division of Gastroenterology, todos em Icahn Mount Sinai, e do National Institutes of Health, conceda o número K23DK129835.
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