ברוכים הבאים ל בני אדם קטנים, סדרה מתמשכת ב-Mashable הבוחנת כיצד לטפל – ולהתמודד עם – הילדים בחייכם. כי ד"ר ספוק נחמד והכל, אבל זה 2019 ויש לנו את כל האינטרנט להתמודד איתו.

כאשר אלן מקגיניס התחילה את הקריירה שלה כפסיכולוגית לפני מספר שנים, היא הבינה עד כמה קשה זה יכול להיות לזהות חרדה ודיכאון אצל ילדים צעירים. למרות שיש להם חיים פנימיים מורכבים ולפעמים מפתחים הפרעות בבריאות הנפש, ילדים בגיל הגן לא תמיד מראים את התסמינים המסורתיים שהייתם מצפים לראות אצל ילדים גדולים יותר או מבוגרים, וגם אין להם תמיד את המילים לבטא את רגשותיהם.

מקגיניס, כיום פסיכולוג קליני במרכז הרפואי של אוניברסיטת ורמונט במרכז ורמונט לילדים, נוער ומשפחות, עבד גם עם הורים שחווים את מחלת הנפש שלהם, והם התקשו במיוחד לאמוד את הרגשות ומצבי הרוח של ילדיהם. זה עשה את זה אפילו יותר קשה לסנן ילדים. מקגיניס רצתה דרך מהירה אך אובייקטיבית לזהות אילו ילדים עשויים להזדקק לעזרה או טיפול.

ביום רביעי היא וחמישה חוקרים נוספים פרסמו אלִלמוֹדביומןPLOS ONEהמפרט את המאמצים שלהם לעשות בדיוק את זה עם חיישן לביש שמנתח את תגובת הילד למשימה שנועדה לעורר חרדה ופחד. החוקרים לקחו חיישן נפוץ המשמש בסמארטפונים למדידת תנועה וחיברו אותו לחגורה שיכולה להילבש על ידי 63 הילדים במחקרם.

אחר כך הם ביקשו מהילדים, כולם בין הגילאים 3 עד 7, להשלים משימת מחקר סטנדרטית של 90 שניות. כל ילד נכנס לחדר אפלולי שבו מבוגר מיומן עקב אחר תסריט שנועד לבנות ציפייה, ואמר דברים כמו, "יש לי כאן משהו להראות לך" ו"בואו נשתוק כדי שזה לא יתעורר". הילד הובל לחלק האחורי של החדר ועצר רגלית מול טרריום מקורה, אותו חשף המבוגר במהירות כדי לחשוף נחש מזויף.

החיישן מדד איך הילדים נעים כשהם קלטו איום פוטנציאלי, נבהלו כשראו את הנחש והגיבו כשהבינו שהוא מזויף. מחקרים מראים שסוגים שונים של תגובות פיזיולוגיות לאיום לא בטוח יכולים להצביע על פסיכופתולוגיה, או במילים פשוטות, על חרדה או דיכאון.

תגובתו הפיזיולוגית של ילד לאיום הפוטנציאלי, שנמדדה בפרק זמן של 20 שניות, נותחה על ידי אלגוריתם למידת מכונה, אשר זיהה בהצלחה ילדים כסובלים או לא סובלים מחרדה או דיכאון ב-81 אחוז מהזמן. לשם השוואה, שאלון הורים המשמש לזיהוי מצבים אלו בילדים ובני נוער מדויק בין 68 ל-75 אחוז מהמקרים.

"חשוב עם התוצאות מונעות הנתונים האלה שזה יתאים למחקר פסיכולוגי", אומר מקגיניס, הנשוי למחבר הראשי של המחקר, ריאן מקגיניס, עוזר פרופסור במחלקה להנדסת חשמל וביו-רפואה באוניברסיטת ורמונט.

"ילדים שהראו [חרדה ודיכאון] התרחקו מהר ככל האפשר מאיום ציפייה, עוד לפני שהם ראו את הנחש הזה... מה שמתאים היטב לאופן שבו אנו מבינים הפרעות חרדה."

אם ניתן לשכפל את התוצאות עם דגימות גדולות יותר, החוקרים רואים את האפשרות ליצור כלי סקר חדש שיכול לעזור לרופאי ילדים לזהות במהירות ילדים שיש להפנות לפסיכולוג או פסיכיאטר להערכה נוספת. מק'גיניס ועמיתיה רואים את הטכנולוגיה משלימה את האבחון הנוכחי, בניגוד להחלפתן. הם לא צופים שהיא תהיה זמינה לציבור כאפליקציה להורדה.

ג'ון טורוס, מנהל החטיבה לפסיכיאטריה דיגיטלית במרכז הרפואי בית ישראל דיאקונס בבוסטון, אמר כי תוצאות המחקר מבטיחות אך יש צורך במחקר רב יותר. (טורוס לא היה מעורב במחקר.)

"זה די מרגש - הניטור הדיגיטלי הזה מהיר מאוד, וזה נראה פשוט לביצוע", אומר טורוס. "השאלה האמיתית היא עד כמה זה יעבוד בעולם האמיתי".

בעולם האמיתי, כמובן, רופאי ילדים לא יכולים להשתמש בנחש מזויף כדי להפחיד כל ילד שהם בודקים. זו הסיבה שהחוקרים שוקלים לבודד את המשימה ל-20 השניות של הכנסת ילדים לאיום נתפס, כמו משרד מואר עמום עם חפץ מכוסה שאליו הם ילכו. הם גם לומדים משימות אחרות, כולל שילדים ילבשו את החיישן בזמן שהם משחקים עם בועות או תוך כדי דיבור והפרעה. הם מחפשים משימות שניתן לתרגם בקלות להקשרים שונים, כמו בית ספר או רופא.

"אמנם משימת ה'נחש' עשויה שלא לשקף התרחשות יומיומית, אבל החשש והפחד מפני התקרבות לסיטואציה חדשה או לא מוכרת הם מילה אמיתית מאוד", קתרין ל. רוזנבלום, פרופסור במחלקות לפסיכיאטריה ומיילדות וגינקולוגיה במישיגן רפואה ומחבר שותף של המחקר, כתב באימייל.

עם זאת, טורוס אומר שגם אם יותר קלינאים היו מסוגלים לאבחן בצורה יעילה יותר חרדה או דיכאון אצל ילדים, לא ברור איזה סוג של שירותים הם יקבלו או איך הם בכלל יגשו לעזרה. זה בין השאר בגלל אמַחְסוֹרשל פסיכיאטרים לילדים ונוער. קוֹדֵםמֶחקָרעולה כי 2.6 מיליון ילדים בארה"ב אובחנו עם חרדה ודיכאון, אך כמעט20 אחוזשל ילדים שחווים תנאים אלה אינם מקבלים טיפול.

מקגיניס מקווה שכאשר מחקר, כולל שלה, יפנה את תשומת הלב לילדים עם מחלת נפש שלא מזוהה ש"מתעלמים מהם בלי כוונה", הוא יעורר שיחות גדולות יותר על איך לספק סוגים שונים של טיפול במסגרות מגוונות.

אבל למקגיניס ולחבריה החוקרים יש הרבה יותר מחקר לפניהם לפני שחיישן לביש יהפוך למציאות. מכיוון שהאלגוריתם של למידת המכונה שלהם מבוסס כרגע על גודל המדגם הקטן במחקר שלהם, הם יצטרכו לראות אם זה יעיל באותה מידה עם אוכלוסיה מגוונת יותר. טורוס מציין שאלגוריתם למידת מכונה שאומן על נתונים מבנות לבנות, למשל, עשוי שלא להיות בעל אותו דיוק כשהוא מוחל על בנים שחורים. (גודל המדגם של המחקר היה 57 אחוז נשים, 65 אחוז לבנים ו-82.5 אחוזים או משתתפים גרו במשקי בית דו-הורים בעוד של-32 אחוזים היו הכנסה שנתית של משק בית של יותר מ-100,000 דולר).

"איזה סוג של הטיות קיימות במחקר [שלהם]", שואל טורוס. "למידה מכונה טובה רק כמו הנתונים שעליהם היא מאומנת."

ואז יש את ההשלכות האתיות של איסוף נתונים שיכולים להצביע בדיוק כיצד ילד מגיב לאיום פוטנציאלי. ריאן מקגיניס מעדיף להסתכל על ההיבטים החיוביים של קבלת רמה זו של תובנה אבל מודה ש"תמיד יש את הצד השני". עכשיו, כשאנחנו יותר ויותר מודעים לאופן שבו אפליקציות ופלטפורמות מדיה חברתית מוכרות ומשתמשות לרעה בנתונים שלנו, אפשר לדמיין עתיד דיסטופי שבו מישהו מצא דרך לגשת ולהפיק רווחים מסוג המידע שהחוקרים מקווים לאסוף, או אפילו להשתמש בו. נגד חולים תמימים.

לעת עתה, אלן מקגיניס אופטימית לגבי ההבדל שחיישן לביש יכול לעשות עבור מיליוני ילדים שחווים חרדה ודיכאון לא מאובחנים.

"אנשים חשבו פעם שלילדים אין רגשות יציבים... אז לא היה דיכאון אצל צעירים", היא אומרת. "עם נתונים אובייקטיביים יותר, נוכל להבין טוב יותר את תקופת הילדות המוקדמת הזו."

תוכן קשור מהשותפים שלנו:

• האם הטכנולוגיה באמת כל כך גרועה לילדים? מה אומר המחקר

• מוניטורים לתינוקות הטובים ביותר להוספה למרשם התינוקות שלך