Identification of Early Signs of Mental Health Disorders in Older Cancer Survivors using Patient Generated Health Data
Creators: name: Πετρίδης, Γεώργιος Ιωάννη
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: Ανάλυση Συμπεριφορικών Δεδομένων
Ψηφιακοί Βιοδείκτες
Διακριτική Παρακολούθηση Ψυψικής Υγείας
Behavioral data analysis
Digital Biomarkers
Non-inttrusive Mental Health Monitoring

description: This study investigates the efficacy of unobtrusive monitoring techniques for predicting mental health outcomes in older cancer survivors, a demographic group facing unique challenges due to the compounded effects of aging and cancer recovery. Three types of data collection devices were deployed: an activity tracker for tracking physical activity and physiological metrics, a smart scale for monitoring body composition, and a smart plug to assess daily living activities through TV usage patterns. Data were collected from 50 participants, aged between 65 and 93, over a 12-week period. Machine learning models, specifically focusing on Random Forest algorithms, were developed to predict participants' mental health status as assessed by the PHQ-4 scale. The study included both binary and multiclass classification tasks, comparing models based on data from each device and combinations thereof. The findings reveal that smart plug data, which requires no user interaction and captures daily behavioral patterns through TV usage, outperforms other sensors that require some level of interaction and digital literacy in predicting mental health status for the target group. Notably, the smart plug data demonstrated a high F1 score of 91% in binary classification for overall mental health issues and an F1 score of 81% for predicting anxiety alone. However, predicting depression was more challenging due to the extreme class imbalance, resulting in lower model performance. This research underscores the potential of behavioral data to provide non-intrusive, sustainable insights into mental health, suggesting a shift towards more accessible and inclusive technology solutions in healthcare. The results highlight the importance of selecting specific, meaningful features over broader, potentially redundant data and suggest directions for future research to enhance the predictive accuracy and robustness of mental health monitoring models for older cancer survivors.
description: Η μελέτη αυτή διερευνά την αποτελεσματικότητα των διακριτικών τεχνικών παρακολούθησης για την πρόβλεψη της ψυχικής υγείας σε ηλικιωμένους επιζώντες από καρκίνο, μια πληθυσμιακή ομάδα που αντιμετωπίζει μοναδικές προκλήσεις λόγω της συνδυαστικής επίδρασης της γήρανσης και της ανάρρωσης από τον καρκίνο. Χρησιμοποιήθηκαν τρεις τύποι συσκευών συλλογής δεδομένων: ένας ανιχνευτής δραστηριότητας για την παρακολούθηση της σωματικής δραστηριότητας και των φυσιολογικών μετρήσεων, μια έξυπνη ζυγαριά για την παρακολούθηση της σύστασης του σώματος και μια έξυπνη πρίζα για την αξιολόγηση των δραστηριοτήτων καθημερινής ζωής μέσω των προτύπων χρήσης της τηλεόρασης. Τα δεδομένα συλλέχθηκαν από 50 συμμετέχοντες, ηλικίας μεταξύ 65 και 93 ετών, για μια περίοδο 12 εβδομάδων. Αναπτύχθηκαν μοντέλα μηχανικής μάθησης, με έμφαση στους αλγόριθμους Random Forest, για την πρόβλεψη της ψυχικής κατάστασης των συμμετεχόντων, όπως αυτή αξιολογήθηκε από την κλίμακα PHQ-4. Η μελέτη περιλάμβανε τόσο δυαδική ταξινόμηση όσο και προβλήματα ταξινόμησης πολλαπλών κλάσεων, συγκρίνοντας μοντέλα βασισμένα στα δεδομένα από κάθε συσκευή και τους συνδυασμούς τους. Τα ευρήματα αποκαλύπτουν ότι τα δεδομένα από την έξυπνη πρίζα, τα οποία δεν απαιτούν αλληλεπίδραση από τον χρήστη και καταγράφουν τα καθημερινά συμπεριφορικά μοτίβα μέσω της χρήσης της τηλεόρασης, υπερτερούν των άλλων αισθητήρων που απαιτούν κάποιο επίπεδο αλληλεπίδρασης και ψηφιακής επάρκειας στην πρόβλεψη της ψυχικής υγείας για την ομάδα-στόχο. Συγκεκριμένα, τα δεδομένα από την έξυπνη πρίζα παρουσίασαν υψηλό F1 score 91% στη δυαδική ταξινόμηση για γενικά θέματα ψυχικής υγείας και F1 score 81% για την πρόβλεψη του άγχους. Ωστόσο, η πρόβλεψη της κατάθλιψης ήταν πιο δύσκολη λόγω της ανισορροπίας των κλάσεων, γεγονός που οδήγησε σε χαμηλότερη απόδοση του μοντέλου. Η έρευνα αυτή αναδεικνύει τη δυνατότητα των συμπεριφορικών δεδομένων να προσφέρουν μη παρεμβατικές και βιώσιμες πληροφορίες για την ψυχική υγεία, προτείνοντας μια στροφή προς πιο προσιτές και περιεκτικές τεχνολογικές λύσεις στην υγειονομική περίθαλψη. Τα αποτελέσματα τονίζουν τη σημασία της επιλογής συγκεκριμένων, ουσιαστικών χαρακτηριστικών αντί για τη χρήση ευρύτερων αλλά ενδεχομένως περιττών δεδομένων και προτείνουν κατευθύνσεις για μελλοντική έρευνα, με στόχο τη βελτίωση της προβλεπτικής ακρίβειας και της ανθεκτικότητας των μοντέλων παρακολούθησης της ψυχικής υγείας για ηλικιωμένους επιζώντες από καρκίνο.