I cambiamenti nei modelli di discorso potrebbero essere utilizzati per monitorare la salute mentale
Una nuova ricerca potrebbe portare a un'app per smartphone che analizza il tuo discorso per monitorare la tua salute mentale.
Si basa su una ricerca dell'Università del Maryland che mostra che alcune caratteristiche vocali cambiano con il peggioramento dei sentimenti di depressione.
I ricercatori immaginano il giorno in cui coloro che si sentono depressi potranno aprire l'app sul proprio smartphone e parlare semplicemente della loro giornata. Queste informazioni vengono inviate al tuo terapista, che può utilizzare la registrazione per monitorare i tuoi sintomi depressivi.
La ricerca fa parte di un'iniziativa interdisciplinare presso l'università per ideare sistemi di monitoraggio della salute mentale incentrati sul paziente. Piuttosto che fare affidamento esclusivamente sulle auto-segnalazioni, i sistemi potrebbero monitorare i sintomi fisici e psicologici della malattia mentale su base regolare e fornire sia ai pazienti che ai loro fornitori di salute mentale un feedback sul loro stato.
Per il nuovo studio, l'acustica Carol Espy-Wilson ei suoi colleghi hanno riproposto le informazioni raccolte da uno studio del 2007 da un laboratorio non affiliato che studiava anche la relazione tra depressione e schemi di linguaggio.
Lo studio precedente ha valutato i livelli di depressione dei pazienti ogni settimana utilizzando la Hamilton Depression Scale e poi li ha registrati mentre parlavano liberamente della loro giornata.
Il nuovo studio ha utilizzato i dati di sei pazienti che, nel corso di sei settimane dello studio precedente, si sono registrati come depressi alcune settimane e non depressi altre settimane.
I ricercatori hanno confrontato i punteggi di Hamilton dei pazienti con i loro schemi di linguaggio ogni settimana e hanno trovato una correlazione tra la depressione e alcune proprietà acustiche.
Quando i sentimenti di depressione dei pazienti erano peggiori, il loro linguaggio tendeva ad essere più affannoso e lento, hanno scoperto i ricercatori. Il team ha anche riscontrato aumenti di jitter e shimmer, due misure di disturbo acustico che misurano la variazione di frequenza e ampiezza del suono. Il discorso ad alto tremolio e luccichio tende a sembrare rauco o ruvido, hanno spiegato i ricercatori.
I ricercatori hanno in programma di ripetere lo studio in una popolazione più ampia, questa volta confrontando i modelli di linguaggio in individui senza storia di malattia mentale con quelli con depressione per creare un profilo acustico del linguaggio tipico della depressione.
Un'app per telefono potrebbe utilizzare queste informazioni per analizzare il linguaggio dei pazienti, identificare le firme acustiche della depressione e fornire feedback e supporto, hanno osservato i ricercatori.
Espy-Wilson spera che la tecnologia interattiva piaccia ad adolescenti e giovani adulti, un gruppo particolarmente vulnerabile per problemi di salute mentale.
"Le loro emozioni sono ovunque durante questo periodo, ed è allora che sono davvero a rischio di depressione", ha detto. "Dobbiamo raggiungere e trovare un modo per aiutare i bambini in quella fase."
A volte, i pazienti potrebbero non riconoscere o essere disposti ad ammettere di essere depressi, ha osservato. Ricevendo un feedback regolare basato su misurazioni acustiche e di altro tipo, potrebbero imparare a monitorare da soli i loro stati mentali e riconoscere quando dovrebbero cercare aiuto.
La tecnologia potrebbe anche promuovere la comunicazione tra terapisti e pazienti, consentendo un'assistenza continua e reattiva oltre a regolari appuntamenti di persona, hanno detto i ricercatori.
I ricercatori riconoscono che lo sviluppo di un'app richiede un ambito più ampio rispetto alla scienza sottostante, una sfida che intendono affrontare.
"Abbiamo sicuramente bisogno di fattori umani per sviluppare qualcosa che le persone utilizzeranno", ha detto Espy-Wilson. "C'è molto da fare per renderlo uno strumento utile."
Lo studio è stato presentato al 168 ° meeting della Acoustical Society of America (ASA).
Fonte: Acoustical Society of America
