スマートフォンで追跡された行動マーカーを使用したうつ病および不安症状の認識：横断的デジタル表現型研究

科学分野:

• デジタル表現型
• メンタルヘルスにおける機械学習の応用

背景:

• うつ病と不安は一般的な精神疾患であり、しばしば見逃されたり誤診されたりします。
• これらの状態の診断と治療の遅れは、患者の転帰が悪くなることと関連しています。

研究 の 目的:

• スマートフォン由来の行動マーカーのうつ病および不安の診断への有用性を調査すること。
• これらの精神的健康状態の認識を改善する上でのデジタル表現型の可能性を探求すること。

主な方法:

• 217人の個人における位置とアプリの使用状況の受動的な追跡のためにBehappプラットフォームを利用しました。
• 自宅での滞在時間やGPS軌跡を含む46の行動マーカーを定量化しました。
• 関連マーカーを特定し、診断予測モデルを開発するために機械学習を適用しました。

主要な成果:

• GPSベースの軌跡の総数は潜在的なマーカーとして浮上し、軌跡が少ないほど症状のある個人と関連していました。GPS軌跡を組み込んだ機械学習モデルは、人口統計のみのモデル（AUC Mdn = 0.60 vs 0.51）よりもわずかに改善しました。

結論:

• 本研究では、スマートフォンで追跡された行動マーカーは、識別能力が限定的であることが示されました。
• これらのデジタルマーカーは、うつ病および不安の診断をサポートする将来の開発の可能性を秘めています。