[論文レビュー] Identifying differences in physical activity and autonomic function patterns between psychotic patients and controls over a long period of continuous monitoring using wearable sensors

Panagiotis P. Filntisis, Athanasia Zlatintsi+6 more|arXiv (Cornell University)|Oct 30, 2020

Mental Health Research Topics参考文献 29被引用数 4

ひとこと要約

本研究では、スマートウォッチからの長期的ウェアラブルセンサーデータを用いて、精巣症患者と健常対照群との間で身体活動および自動神経機能に顕著な差が生じることを特定した。短時間信号解析を標準的および新規の非線形特徴量（特にMFD、サンプルエントロピー、HRV指標）を用いて実施した結果、患者は覚醒時において移動および自動神経マーカーの変動性が高く、睡眠時における活動量が低減していることが判明し、再発予測のためのバイオマーカーとしての可能性が示された。

ABSTRACT

Digital phenotyping is a nascent multidisciplinary field that has the potential to revolutionize psychiatry and its clinical practice. In this paper, we present a rigorous statistical analysis of short-time features extracted from wearable data, during long-term continuous monitoring of patients with psychotic disorders and healthy control counterparts. Our novel analysis identifies features that fluctuate significantly between the two groups, and offers insights on several factors that differentiate them, which could be leveraged in the future for relapse prevention and individualized assistance.

研究の動機と目的

• 受動的で非侵襲的なウェアラブルセンサーデータを用いて、精巣症疾患の信頼性の高い連続的バイオマーカーを同定すること。
• 精巣症患者と健常対照群との間で、長期的な身体活動および自律神経系機能を比較すること。
• 従来の特徴量と新規の非線形信号特徴量の両方が、患者群と対照群を区別する能力を評価すること。
• 消費者用スマートウォッチを用いた精神科集団における長期的で現実世界のモニタリングの実現可能性を検討すること。
• 将来的な再発予測および個別化された臨床的介入のためのデジタルフェノタイピングの基盤を築くこと。

提案手法

• 23名の対照群および22名の精巣症患者に対して、24時間体制、1年を超える長期にわたり、市販のスマートウォッチを用いて連続的モニタリングを実施した。
• 時領域、非線形、フラクタル解析手法を用いて、加速度計（acc）、ジャイロスコープ（gyr）、心拍変動（HRV）信号から短時間特徴量を抽出した。
• 標準偏差、サンプルエントロピー（sampen）、ピローカー図パラメータ（SD1、SD2）、およびマルチスケールフラクタル次元（MFD）特徴量を用い、群間の差を検出した。
• マン・ホイットニーU検定を用いて、覚醒状態および睡眠状態における特徴量分布の統計的有意性を評価した。
• 記述統計およびボックスプロット可視化を用いて、移動および自動神経マーカーの平均、標準偏差、変動性を比較した。
• 短時間エネルギー、HRV、フラクタル幾何学から導かれる特徴量に焦点を当て、微細で持続的な生理的差を同定した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 長期間のモニタリング中に、精巣症患者と健常対照群との間で、身体活動および自律神経機能のどの特徴量に顕著な差が生じるか？
• RQ2 特に非線形およびフラクタル測定による短時間信号特徴量は、患者群と対照群をどの程度効果的に区別できるか？
• RQ3 覚醒時および睡眠時における、移動変動性および自律神経調節パターンは、患者群と対照群でどの程度異なるか？
• RQ4 ウェアラブルセンサーデータは、従来の臨床的評価を超えて、持続的で臨床的に意味のあるバイオマーカーを明らかにできるか？
• RQ5 薬物効果およびライフスタイル要因（例：喫煙）は、観察された生理的差にどのように影響する可能性があるか？

主な発見

• 患者は覚醒時において、加速度計およびジャイロスコープ信号の短時間エネルギーの標準偏差が顕著に高く、移動変動性が大きいことが示された。
• ピローカー図パラメータ（SD1およびSD2）の標準偏差に顕著な差が認められ、患者では短期間の心拍変動が変化していることが示唆された。
• HRVのサンプルエントロピーの平均および標準偏差は、覚醒時および睡眠時の両方で群間に顕著な差が認められ、特に睡眠時において顕著であった。
• マルチスケールフラクタル次元（MFD）特徴量—特にMFDの平均、最小値、最大値、標準偏差—は、覚醒時および睡眠時の両方で群間に顕著な差が認められた。
• 覚醒・睡眠比および1日あたりの合計歩数に顕著な差（p < 0.001）が認められ、患者は歩数が低く、かつ変動性が高かった。
• Lomb-Scargle周期計画を用いたスペクトル解析では有意差が認められず、非線形および時領域特徴量が周波数領域特徴量よりもより優れた区別能を示したことが示唆された。