不安評価のためのウェアラブルデバイス：システマティックレビュー

科学分野:

• 生物医学工学; デジタルヘルス; 心理生理学

背景:

• 不安障害の評価のためのウェアラブル生体センサーへの関心の高まり。 心電図（ECG）は心血管モニタリングの主要な信号です。 呼吸、皮膚電気活動（EDA）、およびフォトプレチスモグラフィー（PPG）も可能性を示しています。

研究 の 目的:

• 不安検出のためのウェアラブルデバイスからの生体信号を体系的にレビューおよび評価すること。 個々の信号アプローチと組み合わせた信号アプローチの有効性を比較すること。 不安検出に使用される一般的な特徴と分類方法を特定すること。

主な方法:

• 不安検出にウェアラブルデバイスデータを使用した26の研究（2014年から2024年）の体系的なレビュー。 研究デザイン、信号タイプ、特徴、分類方法、および精度の抽出。 シングルシグナル戦略とマルチシグナル戦略のプール精度の計算。

主要な成果:

• マルチシグナルアプローチは、シングルシグナルアプローチ（76.85％）よりも高いプール精度（81.94％）をもたらしました。 心電図（ECG）は、個々の信号として最も高いプール精度（80.34％）を示しました。 一般的な特徴には、心拍数と心拍変動（ECG）、吸気と呼気の比率（呼吸）、皮膚コンダクタンス（EDA）、心拍数（PPG）が含まれていました。 サポートベクターマシンが主要な分類子でした。

結論:

• ウェアラブルデバイスは、不安検出において重要な臨床的可能性を持っています。 マルチモーダル生体信号アプローチは、シングルシグナル方法よりも効果的です。 将来の研究では、アルゴリズムを強化し、サンプルサイズを増やし、さまざまな設定で検証する必要があります。