Дані смартфона виявляють закономірності психопатології | Карла Кантор, Medscape Нове дослідження показало, що інформація про мобільність, використання телефону, патерни сну та неспання та інші пасивні дані, зібрані смартфонами, пов'язана з поведінковими маркерами, пов'язаними з кількома формами психопатології, включаючи загальний тягар психічного здоров'я. У великому обсерваційному дослідженні дорослих, які проживають у громаді, дослідники виявили, що датчики смартфонів, які вимірюють повсякденну активність, фіксують чіткі поведінкові сигнатури, які можуть допомогти визначити, коли симптоми психічного здоров'я погіршуються. Отримані результати доповнюють зростаючу кількість робіт з цифрового фенотипування, яке аналізує пасивні дані, зібрані смартфонами та носимими пристроями, щоб виявити поведінкові патерни в режимі реального часу. Незважаючи на те, що клініка не готова, дослідники заявили, що новий аналіз пропонує ряд потенційних застосувань для сенсорики зі смартфона, які можуть бути використані разом із заходами, оціненими клініцистами, і заходами, про які вони повідомляють самостійно, пропонуючи щомиттєве розуміння життєвого досвіду пацієнтів і можливість своєчасного втручання. «Це дослідження допомагає нам зрозуміти широту психопатології, яку датчики смартфонів можуть виявляти, і наскільки специфічні ці маркери для різних форм психічних захворювань», — сказала провідний автор Вітні Р. Рінгвальд, доктор філософії, доцент і завідувач кафедри клінічної психології Старка Хетевея в Університеті Міннесоти, Міннеаполіс. «Це пропонує спосіб оцінити психологічне функціонування в повсякденному житті та більш постійно відстежувати симптоми психічного здоров'я, особливо за межами клініки», – додала вона. Дослідження було опубліковано онлайн 3 липня в JAMA Network Open. Зв'язок даних із симптомами До цього часу поведінкові дослідження з використанням даних зі смартфонів, як правило, були невеликими і зосереджені на одному розладі, такому як депресія або шизофренія. Але такий підхід може ігнорувати те, як симптоми взаємодіють і перетинаються через діагностичні кордони, кажуть дослідники. Щоб отримати більш повну картину, Рінгвальд і його колеги використовували ієрархічну таксономію психопатології, структуру, яка організовує симптоми психічного здоров'я в трансдіагностичні області. До них відносяться інтерналізація, відчуженість, соматоформа, антагонізм, розгальмування та розлад мислення. «Одним з основних внесків дослідження є те, що більш ранні дослідження розглядали лише кілька розладів DSM [діагностичний і статистичний посібник з психічних розладів]», — сказав Рінгвальд. «Ми підійшли до ширшого погляду, вимірявши розміри симптомів, які охоплюють більшість форм психопатології, і використали набагато більшу вибірку». У перехресному дослідженні взяли участь 557 дорослих (83% жінок; середній вік — 30,7 року; 81% — білі особи). Учасники заповнили базове опитування щодо психічного здоров'я, яке дослідники використовували для розрахунку загального показника загального тягаря психіатричних симптомів, який називається p-фактором. Потім вони проходили 15-денний моніторинг на основі смартфонів. Їхні персональні пристрої збирали дані за допомогою глобальної системи позиціонування (GPS), акселерометра, використання екрана, журналів дзвінків і показників заряду акумулятора. Дослідники витягли з даних 27 поведінкових маркерів, таких як час, проведений вдома (за даними GPS) і тривалість сну (за даними акселерометра). Потім вони зіставили ці маркери з оцінками учасників у різних психопатологічних доменах, вимірюючи силу асоціації за коефіцієнтом множинної кореляції (R) між кожним із шести доменів і 27 маркерами. Виявлення закономірностей Симптоми відшарування (R, 0,42; 95% ДІ, 0,29-0,54) та соматоформні (R, 0,41; 95% ДІ, 0,30-0,53) показали найсильніші асоціації. Висока відстороненість була пов'язана з такими поведінковими маркерами, як зменшення кількості ходьби, більше часу вдома та менша кількість відвіданих місць. Соматоформні симптоми, які часто не беруться до уваги в дослідженнях мобільного зондування, були аналогічно пов'язані з низькою фізичною активністю. Інші асоціації включали низький заряд батареї у людей з високим розгальмуванням — що, на думку дослідників, може відображати дефіцит планування — і меншу кількість коротких телефонних дзвінків серед людей з підвищеним антагонізмом. Внутрішні симптоми мали більш тонкі зв'язки, включаючи більш короткі та часті взаємодії з екраном. Дослідники також корелювали поведінкові патерни з базовим р-фактором учасників. Учасники з вищими базовими показниками p-фактора частіше мали дані датчиків, які виявляли зниження рухливості (стандартизоване β, -0,22; 95% ДІ, від -0,32 до -0,12), пізніший час відходу до сну (стандартизований β, 0,25; 95% ДІ, 0,11-0,38), більше часу, проведеного вдома (стандартизоване β, 0,23; 95% ДІ, 0,14-0,32) та нижчий рівень заряду акумулятора телефону (стандартизований β, -0,16; 95% ДІ, від -0,30 до -0,01). Ці закономірності, припускають автори, можуть відображати спільні порушення мотивації, планування або когнітивного контролю при різних формах психічних захворювань. Якщо такі поведінкові індикатори будуть валідовані, вони можуть допомогти клініцистам розпізнавати, коли симптоми загострюються, навіть за відсутності чіткої діагностичної мітки. Цифрове фенотипування: ще один клінічний інструмент? Незважаючи на те, що вони не готові до клінічного використання, результати вказують на кілька перспективних застосувань. Якщо інтегрувати систему в медичну допомогу, сенсорування зі смартфона може допомогти лікарям пасивно відстежувати симптоми, які можуть вказувати на рецидив, дозволяючи клініцистам своєчасно вносити втручання на основі реальної поведінки. За словами дослідників, це може бути особливо цінним для пацієнтів, яким важко повідомляти про зміни або мають обмежений доступ до медичної допомоги. «Це не заміна клінічної допомоги, а потенційне доповнення, яке дає нам більш багату картину», — сказав Рінгвальд. Вона зазначила, що цифрове фенотипування може в кінцевому підсумку підтримувати втручання точно в строк — наприклад, спонукаючи до короткої терапевтичної стратегії, коли людина демонструє ознаки поведінкової відміни або порушення. Рінгвальд наголосив, що до того, як технологія буде готова до впровадження, залишаються важливі кроки. «Це все ще дослідження на ранній стадії», – сказала вона. «Нам потрібні більші, різноманітніші зразки, краще калібрування датчиків і стратегії для інтерпретації даних на індивідуальному рівні, перш ніж ми зможемо інтегрувати це в лікування». Обіцянки та запобіжні заходи У супровідній редакційній статті Крістіан А. Вебб, доктор філософії, і Хадар Фішер, доктор філософії, обидва з Гарвардської медичної школи в Бостоні, описали дослідження як «важливий внесок у зростаючу сферу цифрового фенотипування». Дослідження «демонструє потенційну цінність цього підходу, що пов'язує повсякденну поведінку з вимірами трансдіагностичних симптомів», — пишуть вони. Однак вони попередили, що поведінкові дані не слід надмірно інтерпретувати. «Цифрові поведінкові дані є саме такими — поведінковими. Вони є приблизними індикаторами внутрішніх психічних станів, а не прямим зчитуванням настрою чи думки», — пишуть автори. Один сигнал може нести різні значення в залежності від контексту. "Той самий сигнал може відображати інтенсивну фізичну активність, страх або хвилювання". Щоб бути клінічно корисною, додали вони, технологія має бути точною, масштабованою та етично впровадженою. Читайте також: