Здравейте! Управлявам бизнес с доставчици на приложни програмни интерфейси (API) против депресия и днес искам да поговорим за това как нашите API за антидепресия анализират данни за социална изолация за риск от депресия.
Защо данните за социалната изолация са от значение
Първо, нека поговорим защо данните за социалната изолация са толкова важни, когато става дума за депресия. Социалната изолация е свързана с цял куп проблеми с психичното здраве, а депресията е точно в горната част на списъка. Когато хората са изолирани, им липсва социална подкрепа, взаимодействие и чувство за принадлежност, които са изключително важни за доброто психическо благополучие.
Помислете за това. Ако някой прекарва по-голямата част от времето си сам, с малко или никакъв контакт с приятели или семейство, е по-вероятно да се чувства самотен, тъжен и безнадежден. Това са всички симптоми, които могат да доведат до или да бъдат част от депресия. Така че, като анализираме данните за социалната изолация, можем да получим по-добра представа за това кой може да е изложен на риск от развитие на депресия.
Как нашите API събират данни за социална изолация
Нашите API против депресия имат няколко различни начина за събиране на данни за социална изолация. Един от основните начини е чрез данни от мобилно устройство. Повечето хора носят телефоните си навсякъде със себе си и тези телефони са като малки златни мини за данни.
Можем да проследяваме неща като броя на обажданията, които човек прави или получава, честотата на текстовите съобщения и времето, прекарано в приложенията на социалните медии. Например, ако обемът на обажданията и текстовите съобщения на някого внезапно спадне, това може да е знак, че той става все по-социално изолиран. И ако прекарват по-малко време в социалните медии, което често е начин хората да поддържат връзка, това е още един червен флаг.
Друг източник на данни са данните за местоположението. Можем да видим колко често човек излиза на обществени места като паркове, кафенета или търговски центрове. Ако някой си стои вкъщи през цялото време и рядко напуска дома си, това е силен признак за социална изолация.
В някои случаи се интегрираме и с интелигентни домашни устройства. Тези устройства могат да ни разкажат за ежедневието на човек. Например, ако интелигентно домашно устройство показва, че светлините рядко се включват през деня, това може да означава, че човекът не е много активен и може да бъде изолиран.
Анализиране на данните
След като съберем всички тези данни за социална изолация, нашите API започват работа, като ги анализират. Ние използваме комбинация от алгоритми за машинно обучение и статистически модели.
Алгоритмите за машинно обучение се обучават върху големи набори от данни на хора с известен статус на депресия и съответните им данни за социална изолация. Те могат да идентифицират модели и корелации, които може да не са очевидни за нас, хората. Например, те могат да разберат дали определена комбинация от нисък обем на обажданията, рядко използване на социални медии и липса на пътувания навън е силно свързана с по-висок риск от депресия.
Статистическите модели ни помагат да определим количествено риска. Изчисляваме оценка на риска от депресия въз основа на данните. Този резултат отчита различни фактори и тяхната относителна важност. Например, внезапен спад в активността в социалните медии може да се претегли по-силно от малко намаляване на обема на разговорите, ако нашият анализ покаже, че това е по-силен предиктор за депресия.
Използване на резултатите от анализа
Резултатите от нашия анализ на данни са наистина полезни. От една страна, те могат да се използват от доставчици на здравни услуги. Лекарите могат да използват рисковите резултати от депресия, за да идентифицират пациенти, които са изложени на висок риск от депресия. След това те могат да се намесят рано, като предлагат консултантски услуги или предписват лекарства катоПароксетин HCL CAS 78246 - 49 - 8.
Приложенията за психично здраве също могат да интегрират нашите API. Тези приложения могат да използват анализа на данните, за да предоставят персонализирани съвети на своите потребители. Например, ако дадено приложение открие, че даден потребител е изложен на висок риск от депресия поради социална изолация, то може да предложи дейности, които да му помогнат да стане по-социално активен, като присъединяване към местен клуб или посещаване на обществен клас.
Предизвикателства и ограничения
Разбира се, има някои предизвикателства и ограничения в нашия подход. Едно голямо предизвикателство е поверителността. Ние работим с личните данни на хората и трябва да сме сигурни, че спазваме всички разпоредби за поверителност. Ние анонимизираме данните, доколкото е възможно, и ги използваме само за целите на оценката на риска от депресия.
Друго ограничение е, че данните за социалната изолация са само едно парче от пъзела. Има много други фактори, които могат да допринесат за депресията, като генетика, стрес на работното място и семейна история. Така че, докато нашият анализ на данните за социалната изолация може да ни даде добра индикация за риска от депресия, това не е окончателна диагноза.
Бъдещето на API против депресия
Бъдещето изглежда светло за API против депресия. Тъй като технологиите продължават да напредват, ние ще можем да събираме още по-точни и подробни данни за социалната изолация. Например, с разработването на по-сложни носими устройства, може да сме в състояние да проследим сърдечната честота и нивата на стрес на човек в допълнение към данните за социалната изолация. Това може да ни даде по-цялостен поглед върху психичното здраве на дадено лице.
Също така търсим начини за подобряване на нашите алгоритми и модели. Ще продължим да ги обучаваме на по-големи и по-разнообразни набори от данни, за да направим оценката на риска от депресия още по-точна.
Свържете се с нас за бизнес
Ако сте доставчик на здравни услуги, разработчик на приложения за психично здраве или някой, който се интересува от използването на нашите API против депресия за анализиране на данни за социална изолация за риск от депресия, ще се радваме да чуем от вас. Нашите API могат да предоставят ценна информация и да ви помогнат да предприемете проактивни стъпки в борбата срещу депресията. Свържете се с нас, за да започнем разговор за това как можем да работим заедно.
Референции
- Cacioppo, JT, & Hawkley, LC (2009). Възприемана социална изолация и познание. Тенденции в когнитивните науки, 13 (10), 447 - 454.
- Holt - Lunstad, J., Smith, TB, & Layton, JB (2010). Социални взаимоотношения и риск от смъртност: мета-аналитичен преглед. PLoS медицина, 7 (7), e1000316.
- Kessler, RC, Berglund, P., Demler, O., Jin, R., Merikangas, KR, & Walters, EE (2005). Разпространение през целия живот и разпределение на възрастта на появата на DSM - IV разстройства в репликацията на Националното проучване на коморбидността. Архив на общата психиатрия, 62 (6), 593 - 602.