スマートフォンのデータで精神病理学のパターンが明らかになる |カーラ・カンター、メドスケープ 移動性、携帯電話の使用状況、睡眠覚醒パターン、およびスマートフォンによって収集されたその他の受動的なデータに関する情報は、一般的なメンタルヘルス負担を含む複数の形態の精神病理学に関連する行動マーカーと関連していることが、新しい研究で示されました。 地域に根ざした成人を対象とした大規模な観察研究で、研究者らは、日常の活動を測定するスマートフォンセンサーが、メンタルヘルスの症状が悪化している時期を特定するのに役立つ可能性のある明確な行動シグネチャを捉えていることを発見しました。 この発見は、スマートフォンやウェアラブルによって収集された受動的データを分析して行動パターンをリアルタイムで特定するデジタル表現型解析に関する研究の増加に追加されます。 研究者らは、クリニックへの準備はできていないが、この新しい分析はスマートフォンセンシングの多くの潜在的な用途を示唆しており、臨床医が評価した自己申告による測定と併用でき、患者の生きた経験を刻々と把握し、タイムリーな介入の機会を提供する可能性があると述べた。 「この研究は、スマートフォンのセンサーが検出できる精神病理学の幅広さと、それらのマーカーがさまざまな形態の精神疾患に対してどの程度特異的であるかを理解するのに役立ちます」と筆頭著者で、ミネソタ大学ミネアポリス校の助教授でスターク・ハサウェイ臨床心理学寄付講座教授のホイットニー・R・リングウォルド博士は、メドスケープ・メディカル・ニュースに語った。 「これは、日常生活における心理的機能を評価し、特に診療所の外でメンタルヘルスの症状をより継続的に監視する方法を提供します」と彼女は付け加えた。 この研究は、7月3日にJAMA Network Openにオンラインで掲載されました。 症状へのデータのリンク これまで、スマートフォンのデータを活用した行動研究は、うつ病や統合失調症などの単一の疾患に焦点を当てた小規模なものが一般的でした。しかし、このアプローチでは、症状がどのように相互作用し、診断の境界を越えて重複するかを見落としている可能性があると研究者らは述べた。 より全体像を捉えるために、リングウォルドと同僚は、メンタルヘルスの症状をトランス診断領域に整理するフレームワークである精神病理学の階層分類法を使用しました。これらには、内面化、分離、身体表現、拮抗作用、脱抑制、および思考障害が含まれます。 「この研究の主な貢献の1つは、以前の研究がDSM(精神障害の診断および統計マニュアル)障害をごくわずかに調べていたことです」とリングウォルド氏は述べた。「私たちは、ほとんどの形態の精神病理学にまたがる症状の側面を測定し、はるかに大きなサンプルを使用することで、より広い視野を取りました。」 横断研究には、557人の成人(女性83%、平均年齢30.7歳、白人81%)が登録されました。参加者はベースラインのメンタルヘルス調査に回答し、研究者はこれを使用して、p 因子と呼ばれる全体的な精神医学的症状負担の一般的な尺度を計算しました。 その後、彼らはスマートフォンベースのモニタリングを15日間受けました。彼らの個人用デバイスは、全地球測位システム (GPS)、加速度計、画面の使用状況、通話記録、バッテリー指標を介してデータを収集しました。 研究者らは、自宅で過ごした時間(GPSデータから)や睡眠時間(加速度計データから)など、27の行動マーカーをデータから抽出しました。 次に、これらのマーカーを精神病理学領域全体の参加者のスコアにマッピングし、6 つのドメインのそれぞれと 27 のマーカー間の多重相関係数 (R) によって関連性の強さを測定しました。 パターンの識別 剥離(R、0.42;95%CI、0.29-0.54)と身体表現(R、0.41;95%CI、0.30-0.53)の症状が最も強い関連性を示した。高い分離は、歩行の減少、家にいる時間の増加、訪問する場所の減少などの行動マーカーに関連していました。 モバイルセンシング研究では見落とされがちな体性症状は、同様に身体活動の低下と関連していました。 その他の関連性には、脱抑制が高い人のバッテリー充電量が少ないこと(研究者らは、これは計画の欠陥を反映している可能性があると示唆している)や、拮抗作用が高い人では電話の通話が少なく短いことなどが含まれていました。症状の内面化には、より短く、より頻繁な画面インタラクションなど、より微妙な関連性がありました。 研究者らはまた、行動パターンを参加者のベースラインpファクターと相関させました。ベースラインのp因子スコアが高い人は、可動性の低下(標準化β、-0.22;95%CI、-0.32〜-0.12)、就寝時間が遅い(標準化β、0.25;95%CI、0.11〜0.38)、自宅で過ごす時間が長かった(標準化β、0.23;95%CI、0.14〜0.32)、携帯電話のバッテリーレベルが低い(標準化β、-0.16;95%CI、-0.30〜-0.01)ことを明らかにするセンサーデータを持つ可能性が高かった。 著者らは、これらのパターンは、複数の形態の精神疾患にわたる動機付け、計画、または認知制御における共通の障害を反映している可能性があると示唆しています。検証されれば、このような行動指標は、明確な診断ラベルがない場合でも、臨床医が症状がいつ悪化しているかを認識するのに役立つ可能性があります。 デジタル表現型解析:別の臨床ツール? 臨床使用の準備はできていませんが、この発見はいくつかの有望な用途を示しています。 スマートフォンのセンシングをケアに統合すれば、医療提供者が再発を示す可能性のある症状を受動的に追跡するのに役立ち、臨床医が現実世界の行動に基づいてタイムリーな介入を提供できるようになります。これは、変化の報告に苦労している患者や、ケアへのアクセスが制限されている患者にとって特に価値がある可能性があると研究者らは述べた。 「これは臨床ケアに代わるものではありませんが、より豊かな全体像を与える潜在的な補完物です」とリングウォルド氏は語った。 彼女は、デジタル表現型解析は最終的にジャストインタイムの介入をサポートする可能性があると指摘し、たとえば、人が行動の引きこもりや混乱の兆候を示した場合に簡単な治療戦略を促すなどです。 リングウォルド氏は、テクノロジーを実装する準備が整うまでには重要なステップが残っていると強調した。 「これはまだ初期段階の研究です」と彼女は言いました。「これをケアに組み込む前に、より大きく、より多様なサンプル、より優れたセンサー校正、および個人レベルでデータを解釈するための戦略が必要です。」 約束と注意事項 ボストンのハーバード大学医学部のクリスチャン・A・ウェッブ博士とハダー・フィッシャー博士は、付随する社説で、この研究を「デジタル表現型の成長分野への重要な貢献」と表現しました。 この研究は「日常の行動をトランス診断症状の側面に結びつけ、このアプローチの潜在的な価値を実証している」と彼らは書いている。 しかし、行動データを過剰に解釈すべきではないと警告した。 「デジタル行動データはまさに行動です。それらは内部の精神状態の大まかな代理であり、気分や思考の直接的な読み上げではありません」と著者らは書いている。 1 つの信号は、コンテキストに応じて異なる意味を持つ可能性があります。「同じ信号は、激しい身体活動、恐怖、または興奮を反映している可能性があります。」 臨床的に有用であるためには、この技術が正確でスケーラブルで、倫理的に実装されている必要があると彼らは付け加えた。 続きを読む: