Tidig upptäckt av förändringar i den mentala hälsan hos personer med allvarlig psykisk sjukdom är avgörande för ett effektivt ingripande. CrossCheck är det första steget mot passiv övervakning av indikatorer för psykisk hälsa hos patienter med schizofreni och banar väg för återfallsprognoser och tidig intervention. I denna uppsats presenterar vi initiala resultat från en pågående randomiserad kontrollstudie, där passiva smartphonesensordata samlas in från 21 öppenvårdspatienter med schizofreni som nyligen släppts ut från sjukhuset under en period som sträcker sig från 2-8,5 månader. Våra resultat visar att det finns statistiskt signifikanta samband mellan automatiskt spårade beteendefunktioner relaterade till sömn, rörlighet, samtal, smartphone-användning och självrapporterade indikatorer på psykisk hälsa vid schizofreni. Med hjälp av dessa funktioner bygger vi inference modeller som exakt kan förutsäga aggregerade poäng av mental hälsa indikatorer vid schizofreni med ett genomsnitt fel på 7,6% av poängen intervallet. Slutligen diskuterar vi resultaten på den nivå av personalisering som behövs för att ta hänsyn till de kända variationerna inom människor. Vi visar att genom att utnyttja kunskap från en befolkning med schizofreni är det möjligt att utbilda noggranna personliga modeller som kräver färre individspecifika data för att snabbt kunna anpassa sig till nya användare.
Wang m.fl. upptäckte betydande samband mellan automatiskt spårade beteendefunktioner relaterade till sömn, rörlighet, samtal, smartphone användning och självrapporterade indikatorer för psykisk hälsa i schizofreni REF.
CrossCheck: toward passive sensing and detection of mental health changes in people with schizophrenia
{'venue': None, 'journal': 'Proceedings of the 2016 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}