智能手机数据揭示心理病理模式 | Carla Cantor, Medscape 关于移动性、手机使用、睡眠-觉醒模式以及智能手机收集的其他被动数据与多种心理病理形式相关的行为标记的信息，新研究显示，这些数据与一般心理健康负担相关。 在一项针对社区成年人进行的大型观察性研究中，研究人员发现，测量日常活动的智能手机传感器捕捉到了独特的行为特征，这可能有助于识别心理健康症状恶化的时机。 这些发现为数字表型学的不断增长的研究成果增添了新的内容，数字表型学分析智能手机和可穿戴设备收集的被动数据，以实时识别行为模式。 尽管尚未准备好用于临床，研究人员表示，新的分析表明，智能手机传感的潜在应用有很多，这可以与临床医生评估和自我报告的测量相结合，提供对患者生活体验的瞬时洞察，并为及时干预提供机会。 “这项研究帮助我们理解智能手机传感器可以检测到的心理病理的广度，以及这些标记与不同形式的心理疾病的特异性，”首席作者、明尼苏达大学临床心理学助理教授兼Starke Hathaway临床心理学讲座教授Whitney R. Ringwald博士告诉Medscape医学新闻。 “它提供了一种在日常生活中评估心理功能和更持续地监测心理健康症状的方法，尤其是在临床环境之外，”她补充道。 该研究于7月3日在线发表在《JAMA Network Open》上。 将数据与症状联系起来 到目前为止，利用智能手机数据的行为研究通常规模较小，且集中于单一疾病，如抑郁症或精神分裂症。但这种方法可能忽视了症状如何在诊断边界之间相互作用和重叠，研究人员表示。 为了捕捉更全面的图景，Ringwald及其同事使用了心理病理的分层分类法，这一框架将心理健康症状组织成跨诊断领域。这些领域包括内化、脱离、躯体形式、对抗、抑制和思维障碍。 “这项研究的一个主要贡献是，早期研究只关注了少数DSM（精神障碍诊断与统计手册）疾病，”Ringwald说。“我们通过测量跨越大多数心理病理形式的症状维度，采取了更广泛的视角，并使用了更大的样本。” 这项横断面研究招募了557名成年人（83%为女性；平均年龄30.7岁；81%为白人）。参与者完成了一项基线心理健康调查，研究人员利用该调查计算出一种称为p因子的整体精神症状负担的通用测量。 然后，他们进行了为期15天的智能手机监测。他们的个人设备通过全球定位系统（GPS）、加速度计、屏幕使用、通话记录和电池指标收集数据。 研究人员从数据中提取了27个行为标记，例如在家时间（来自GPS数据）和睡眠时长（来自加速度计数据）。 然后，他们将这些标记与参与者在心理病理领域的得分进行映射，通过每个六个领域与27个标记之间的多重相关系数（R）来测量关联的强度。 识别模式 脱离（R，0.42；95% CI，0.29-0.54）和躯体形式（R，0.41；95% CI，0.30-0.53）症状显示出最强的关联。高脱离与减少步行、更多时间待在家中和访问地点更少等行为标记相关。 躯体形式症状在移动传感研究中常常被忽视，同样与低身体活动相关。 其他关联包括高抑制个体的低电池电量——研究人员建议这可能反映了计划缺陷——以及高对抗个体的更少、更短的电话通话。内化症状的关联较为微妙，包括更短、更频繁的屏幕互动。 研究人员还将行为模式与参与者的基线p因子相关联。基线p因子得分较高的个体更可能拥有显示出减少移动性（标准化β，-0.22；95% CI，-0.32至-0.12）、更晚的就寝时间（标准化β，0.25；95% CI，0.11-0.38）、更多时间待在家中（标准化β，0.23；95% CI，0.14-0.32）和较低的手机电池水平（标准化β，-0.16；95% CI，-0.30至-0.01）的传感器数据。 作者建议，这些模式可能反映了多种心理疾病中动机、计划或认知控制的共同损害。如果得到验证，这些行为指标可能帮助临床医生识别症状何时加重，即使在没有明确诊断标签的情况下。 数字表型学：另一种临床工具？ 尽管尚未准备好用于临床，研究结果指向了几种有前景的应用。 如果整合到护理中，智能手机传感可以帮助提供者被动跟踪可能表明复发的症状，使临床医生能够根据现实世界的行为提供及时干预。这对于那些难以报告变化或获得护理有限的患者尤其有价值，研究人员表示。 “这不是临床护理的替代品，而是一个潜在的补充，给我们提供了更丰富的图景，”Ringwald说。 她指出，数字表型学最终可能支持及时干预——例如，当一个人表现出行为撤退或干扰的迹象时，提示一种简短的治疗策略。 Ringwald强调，在技术准备好实施之前，仍然需要重要的步骤。 “这仍然是早期研究，”她说。“我们需要更大、更具多样性的样本，更好的传感器校准，以及在个体层面解释数据的策略，然后才能将其整合到护理中。” 承诺与预防 在一篇附带社论中，哈佛医学院的Christian A. Webb博士和Hadar Fisher博士将这项研究描述为“对数字表型学不断增长领域的重要贡献。” 研究“展示了这种方法的潜在价值，将日常行为与跨诊断症状维度联系起来，”他们写道。 然而，他们警告说，行为数据不应被过度解读。 “数字行为数据就是这样——行为数据。它们是内部心理状态的粗略代理，而不是情绪或思想的直接读数，”作者写道。 单一信号可能根据上下文承载不同的含义。“同一信号可能反映强烈的身体活动、恐惧或兴奋。” 为了在临床上有用，他们补充说，技术必须准确、可扩展，并且以伦理方式实施。 阅读更多：