最新研究發現：一種篩查技術可以儘早的識別出隱形焦慮和抑鬱的兒童，以便孩子能夠得到應有的護理

美國佛蒙特大學的研究人員近日發明了一種全新的技術，可以通過分析青少年的活動情況來識別他們的焦慮和抑鬱心理。

令人驚訝的是，焦慮和抑鬱在幼兒中非常普遍——多達五分之一的兒童早在學齡前就患有焦慮或者抑鬱。但是這些被稱為「內化問題」的癥狀很難被發現，因為這些癥狀是隱性的，所以經常得不到家長、老師和醫生的重視。但這個問題十分緊要，如果不加以治療，患有內化問題的兒童在以後的生活中濫用藥物和自殺的概率也會增大。

佛蒙特大學的生物醫學工程師Ryan McGinnis表示：「由於問題的嚴重性，我們需要一種篩查技術來儘早識別患有焦慮或抑鬱的兒童，以便他們能夠得到所需的治療。」

McGinnis與佛蒙特大學的臨床心理學家Ellen McGinnis，以及美國密歇根大學的精神醫學系的同事MariaMuzik,、Katherine Rosenblum 和Kate Fitzgerald共同開發了一個工具,可以檢測患有內化問題的兒童，以幫助他們及早治療。這項研究於1月16日發表在《公共科學圖書館期刊》上。

研究小組使用了一種「情緒誘導任務」，這是一種常見的研究方法，旨在引發特定的行為和感覺，如焦慮。研究人員對63名兒童進行了測試，其中一些兒童已知患有內化問題。

孩子們被帶進一個光線昏暗的房間，研究人員用事先準備好的引導語來建立預期，比如「我有東西給你看」和「我們要安靜點，別驚醒它」。在房間的後面放著一個有蓋的陶罐，研究人員打開罐子，從中拿出一條玩具蛇。然後，研究人員讓孩子們放心，讓他們玩玩具蛇。

通常情況下，受過訓練的研究人員會通過觀看孩子們完成該任務的視頻，對孩子在該任務期間的行為和言語進行評分，以診斷其是否患有內化問題。在這項研究中，研究小組使用可穿戴式運動感測器監測兒童的活動，並使用機器學習演算法分析兒童的活動，以區分哪些兒童有焦慮或抑鬱癥狀，哪些兒童沒有。在處理完運動數據後，該演算法識別出兩組兒童活動方式的差異，這些差異可用來區分並識別出患有內化問題的兒童，準確率達到81%——高於標準的家長問卷調查。

「有內化問題的孩子和沒有內化問題的孩子活動的方式是不同的，」Ryan McGinnis說。

該演算法確定，在任務的第一階段，也就是玩具蛇被發現之前，兒童的活動最能指示其是否患有內化問題，患有內化問題的兒童比其他兒童更傾向於避開潛在的威脅。研究還發現了孩子們轉身方式的細微變化，這也有助於區分兩組兒童。

Ellen McGinnis說，這與心理學理論的預期非常吻合。患有內化問題的兒童可能會表現出更多的預期焦慮，而他們所表現出的迴避行為是研究人員在依照視頻進行評分時所認為的一種消極反應。該研究的優點是感測器和演算法的工作速度極快。

她說：「我們通常用幾周的訓練和幾個月的編碼來完成的事情，這些儀器可以在幾分鐘內完成。」該演算法從預期階段作出決策，只需要20秒。

這就為使用該技術來幫助檢測兒童打開了大門，從而可以確定哪些兒童將從進一步的心理幫助中受益。

「患有焦慮症的兒童需要加強心理護理和干預。我們的論文表明，這種工具化的情緒誘導任務可以幫助我們識別這些孩子，並讓他們得到所需的幫助，」Ellen McGinnis說。

Muzik說，在孩子們成長過程中，如果不能及早發現這些疾病，可能會衍生成大問題。她說：「如果在兒童時期沒有發現焦慮癥狀，它們可能發展成一種全面的焦慮和情緒障礙。」 隨之而來的是藥物濫用和自殺風險增加。

Muzik說，如果這些情況及早發現，就有很好的治療方法。早期干預是關鍵，因為幼兒的大腦極具可塑性，治療的效果也會很好。

下一步將是改進演算法，開發額外的測試來分析語音數據和其他信息，從而使該技術能夠區分焦慮和抑鬱。最終的目標是開發出一套可以在學校或醫生辦公室使用的評估系統，對兒童進行篩查，作為兒童日常發展評估的一部分。

Muzik說，這樣的技術發展令人振奮，因為精神病學在利用技術輔助診斷和治療方面一直落後於其他醫學領域。她說：「科技的發展推動這一領域的前進，這真是振奮人心的好消息，我們也正面臨新的突破。」

參考：

https://www.sciencedaily.com/releases/2019/01/190116140640.htm

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