Jak lze pomocí senzorů a dat z digitálních platforem odhalit duševní stav člověka?

Senzorické technologie představují zásadní nástroj pro sledování a vyhodnocování změn v duševním zdraví jednotlivce. Integrace dat z GPS, akcelerometrů, srdeční aktivity a dalších mobilních senzorů do algoritmů strojového učení umožňuje predikovat riziko relapsu, reakci na medikaci a aktuální duševní stav uživatele v reálném čase. Kontextuální údaje o vnitřním i vnějším prostředí jednotlivce se tak stávají základem pro systém včasné intervence — tzv. just-in-time adaptive intervention (JITAI).

Příkladem aplikace těchto principů je mobilní intervenční systém FOCUS zaměřený na pacienty se schizofrenií. Ten prostřednictvím vizuálních a zvukových podnětů vyzývá uživatele k interakci několikrát denně a sbírá data z pěti klíčových oblastí: dodržování medikace, regulace nálady, spánek, sociální fungování a zvládání halucinací. Na základě těchto údajů systém vyhodnocuje aktuální stav a nabízí konkrétní techniky sebepodpory. Pokud například uživatel uvádí únavu a mezilidské konflikty, systém tuto kombinaci rozpozná jako indikátor zvýšeného rizika relapsu a doporučí cílený zásah, který může zahrnovat změnu rutiny, psychoedukaci či připomenutí medikace.

Do této oblasti významně vstupují také nositelná zařízení, která poskytují fyziologická data využitelná k rozpoznání změn nálady. Například záznamy EKG mohou odhalit změny srdeční frekvence typické pro bipolární poruchu. Strojové učení, konkrétně podpora vektorových strojů (SVM), dosahuje v této oblasti přesnosti až 69 %. SVM klasifikuje pacienta do jedné ze dvou tříd — s přítomnou poruchou nebo v remisi — na základě optimalizovaného oddělení datových bodů.

Podobnou úlohu plní i funkční magnetická rezonance, která detekuje rozdíly v mozkové aktivitě a pomocí algoritmů jako Gaussian Process (GP) rozlišuje mezi bipolární a unipolární poruchou. Tyto modely jsou schopné odhalit skryté vztahy mezi duševními stavy a pomáhají vyhodnocovat dopady terapeutických zásahů s až 67% přesností.

Zcela odlišný, avšak stále významnější typ dat pro sledování duševního zdraví pochází ze sociálních médií. Analýza textů, emocí a chování uživatelů na platformách jako Twitter umožňuje získat detailní vhled do psychického rozpoložení jedince. Uživatelovy příspěvky lze modelovat jako časové řady, což umožňuje detekci změnových bodů (change-point detection), které signalizují nástup rizikového stavu. Tyto body lze použít jako spouštěč pro intervence, ať už terapeutické nebo digitální.

Zásadní výzvou napříč celým spektrem těchto technologií zůstává etická rovina – otázka souhlasu, ochrany soukromí a bezpečnosti dat. Vzhledem k citlivosti získaných informací je nezbytné vyvíjet systémy, které jsou nejen technologicky pokročilé, ale zároveň transparentní, spravedlivé a bezpečné. Klíčem k úspěchu je interdisciplinární spolupráce odborníků z oblasti duševního zdraví, datové vědy, etiky a práva.

Jak využít data ze sociálních médií pro predikci mentálních poruch: Praktický přístup

V oblasti detekce mentálních poruch je využití dat ze sociálních médií čím dál častějším tématem. Vzhledem k obrovskému množství textu, který se denně generuje na platformách jako Reddit nebo Twitter, je možné využít strojové učení k analýze těchto dat a odhalení vzorců, které by mohly naznačovat přítomnost stresu nebo jiných psychických problémů. Avšak klíčovým problémem je, že při krmení textových dat do modelů strojového učení se často nezohledňuje intenzita vyjadřování, což může ovlivnit výstupy těchto modelů.

Pro ukázku, jak může strojové učení pomoci v detekci stresu, se podívejme na praktický příklad využití dat z Redditu. Dataset obsahuje více než 3000 článků, které jsou označeny jako "0" pro negativní stres a "1" pro pozitivní stres. Tento dataset byl použit k vytvoření modelu, který pomocí knihovny KerasNLP detekuje stres v textových příspěvcích. Pro tento úkol byl použit klasifikátor RoBERTa, což je velmi výkonný model pro zpracování textu, který umožňuje efektivně klasifikovat stresové příspěvky na základě jejich obsahu.

Po nahrání a zpracování dat je třeba nejprve přiřadit správné štítky podle toho, zda příspěvek vykazuje známky stresu. Poté lze model jednoduše natrénovat na těchto datech, aby se získal model, který bude schopen předpovědět stres v nových textech. Tento proces zahrnuje několik kroků, počínaje instalací nezbytných knihoven až po samotnou predikci. Výsledky ukazují, jak jednoduchý přístup k trénování modelu může vést k efektivní detekci psychických problémů z veřejně dostupných dat.

Dalším významným aspektem při analýze dat je lokace a chování uživatelů. Sociální propojení a míra sociální aktivity mají silný vliv na duševní pohodu. Výzkum ukazuje, že mladí lidé, kteří mají menší okruh přátel a méně aktivních sociálních spojení, čelí vyššímu riziku depresí a úzkostí. Tento trend je dále umocněn analýzou Bluetooth dat, která ukazují na hustotu lidí v okolí uživatele, a tím i na možnost detekce zdravotních problémů. Data z mobilních telefonů a GPS mohou poskytnout cenné informace o tom, jak se člověk pohybuje, jaké lokace navštěvuje a jak aktivní je.

Je důležité si uvědomit, že analýza prostorových a časových dat, například z GPS, je velmi užitečná při hodnocení mentálních problémů, zejména u mladých lidí. V případě, že tráví více času na omezených místech a vykazují nízkou variabilitu v pohybu, jsou náchylní k závažnějším symptomům deprese. Výsledky mohou naznačovat vztah mezi místními vzorci pohybu a rizikem výskytu mentálních poruch, což může být zásadní pro prevenci a intervenci.

Před samotným trénováním modelů je však nezbytné provést důkladné zpracování dat. Textová data ze sociálních médií bývají často šumová, což znamená, že obsahují spoustu nežádoucích informací, které ztěžují analýzu. K tomu je nutné odstranit například nealfanumerické znaky, zbytečné slova nebo provést lemmatizaci (transformaci slov na jejich základní formu). Také je užitečné využít sentimentální slovníky a seznamy stop slov pro konkrétní jazyk, čímž se zlepší přesnost modelu. Kromě toho by se mělo brát v úvahu i používání symbolů, emotikonů a hashtagů, které mají ve veřejných textech svou specifickou roli a mohou poskytnout důležité informace pro určení emocionálního stavu uživatele.

Tento proces analýzy dat je zásadní pro využívání technologií v oblasti duševního zdraví. Včasné rozpoznání stresu, depresí nebo úzkostí z textových a behaviorálních dat může výrazně zlepšit preventivní opatření a poskytování podpory. Ale klíčové je neustálé vylepšování modelů a adaptace na nové datové zdroje, které mohou nabídnout cenné informace pro včasnou diagnostiku a intervence v oblasti duševního zdraví.

Jak bezpečné a přesné jsou aplikace a nositelná zařízení pro duševní zdraví?

Vedle toho vyvstává silná obava o ochranu soukromí. Aplikace, které pasivně sbírají data bez aktivního přičinění uživatele, vyvolávají u pacientů skepsi a odpor. Obavy se týkají především toho, co všechno o nich zařízení zaznamenává – pohyb, řeč, vzorce chování, fyziologické údaje – a jak je tato data dále interpretována a používána. Tato data jsou mimořádně citlivá a nesou riziko stigmatizace, diskriminace i neoprávněného komerčního využití.

Zdravotnický sektor se stal častým terčem kybernetických útoků. Cílem útočníků je zpeněžit získané údaje, což vede k narušení služeb i k finančním a reputačním ztrátám. Od roku 2009 do roku 2023 došlo ke kompromitaci více než 500 milionů zdravotnických záznamů. Data netékají pouze skrze hackerské průniky – mnoho organizací selhává při základní ochraně údajů. Příkladem je platforma BetterHelp, která sdílela citlivé informace o psychickém zdraví uživatelů s Facebookem, Snapchatem a reklamními sítěmi, bez řádného souhlasu. Důsledkem byla pokuta téměř osm milionů dolarů.

Podobný incident postihl i organizaci Crisis Text Line, která využila anonymní konverzace klientů ke strojovému učení svých chatbotů. V roce 2023 startup Cerebral zpřístupnil osobní data více než tří milionů lidí, včetně jejich odpovědí na testy duševního zdraví. A v květnu 2024 došlo ke zveřejnění dat dětí z duševně-zdravotní péče v NHS Dumfries and Galloway po úspěšném kyberútoku

Jak chránit soukromí a data v aplikacích pro duševní zdraví: Význam ochrany soukromí v digitálních zdravotních nástrojích

V současné době se stále častěji setkáváme s aplikacemi pro duševní zdraví, které mají zásadní roli v každodenním životě mnoha uživatelů. Nicméně, i když tyto aplikace poskytují cenné nástroje pro správu duševního zdraví, jejich podnikatelské modely a způsob, jakým shromažďují a využívají data uživatelů, mohou představovat vážná rizika pro soukromí. Reklama je často hlavním zdrojem příjmů těchto aplikací, což vede k prodeji nebo distribuci osobních údajů uživatelů třetím stranám, což zvyšuje potenciální hrozbu úniku citlivých informací.

V souvislosti s tím je nezbytné zmínit techniky, které stále více ovlivňují digitální prostředí, jako je například sledování napříč zařízeními. To znamená, že uživatelé jsou monitorováni nejen na mobilních telefonech, ale i na jejich počítačích. To může vést k výraznému porušení soukromí a ztrátě anonymity při používání aplikací pro duševní zdraví, což je ještě závažnější, když uživatelé čelí zranitelnosti vzhledem k jejich psychickému stavu. S nárůstem personalizované reklamy a sledování aktivit uživatelů se bez adekvátní regulace stává téměř nemožné chránit soukromí jednotlivce.

V takto rychle se měnícím politickém a podnikatelském prostředí je nutné aktivně vytvářet systémy, které respektují požadavky na ochranu údajů a osobní soukromí. Jedním z doporučení, které přicházejí od systémových architektů a designérů, je koncept „soukromí již od návrhu“. To znamená, že od počátku vývoje aplikací pro duševní zdraví by měly být navrhovány tak, aby splňovaly nejen technické, ale i legislativní požadavky na ochranu soukromí a bezpečnost uživatelských dat. Tento přístup umožňuje proaktivní a preventivní opatření, která jsou součástí životního cyklu aplikace, aniž by došlo k narušení soukromí a bezpečnosti uživatelů.

Důležité je také pochopit, že shromažďování a zpracování osobních údajů v oblasti duševního zdraví musí být prováděno na základě zákonných a transparentních pravidel. Ve všech aplikacích zaměřených na duševní zdraví by mělo být jasně definováno, jaké údaje jsou shromažďovány, jak dlouho jsou uchovávány a za jakým účelem. Například osobní údaje, jako jsou jména, e-mailové adresy nebo ID čísla, by měly být shromažďovány pouze v nezbytných případech a vždy s výslovným souhlasem uživatele. Dále by měly být zavedeny přísné zásady pro uchovávání údajů, aby se zajistilo, že budou odstraněny po uplynutí doby, po kterou byly potřebné. Pokud dojde k porušení bezpečnosti dat, aplikace by měla okamžitě informovat uživatele, protože takové incidenty mohou mít závažné důsledky pro uživatele, jejichž osobní údaje byly kompromitovány.

Rovněž je nezbytné se zaměřit na správu citlivých údajů, jako jsou například emoce nebo kognitivní stavy uživatelů. Tyto údaje, které jsou často zachyceny pomocí biometrických nástrojů, jako je rozpoznávání obličeje nebo mozkové rozhraní, mohou být ještě citlivější než tradiční zdravotní údaje. Tato technologie má schopnost odhalit nejen aktuální stav mysli uživatele, ale také detaily o jeho politických názorech, náboženských přesvědčeních nebo sexuální orientaci. Pokud jsou takové údaje shromažďovány, je nutné zajistit jejich bezpečnost a ochranu před jakýmikoli neoprávněnými přístupy.

Zabezpečení osobních údajů v aplikacích pro duševní zdraví vyžaduje zavedení robustních technických opatření. Mezi základními postupy pro zajištění ochrany dat patří šifrování, které zajišťuje ochranu údajů během přenosu a uložení, zavedení politiky přístupu založené na zásadě „nulové důvěry“, která omezuje přístup k citlivým údajům pouze na pověřené osoby, a minimalizace shromažďování dat, které nejsou nezbytné pro plnění účelu aplikace. Stejně důležité je i pravidelné provádění auditu u třetích stran, které mohou mít přístup k těmto údajům.