[논문 리뷰] 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 Zlatintsi외 6명|arXiv (Cornell University)|2020. 10. 30.

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한 줄 요약

이 연구는 스마트워치에서 수집한 장기적인 웨어러블 센서 데이터를 활용하여 정신병 환자와 건강한 대조군 간의 신체 활동 및 자율신경 기능의 유의미한 차이를 규명한다. 짧은 시간 신호 분석을 통해 기존의 비선형 특징과 새로운 비선형 특징(특히 MFD, 샘플 엔트로피, HRV 지표)을 적용하여, 환자군이 각각 각성기 동안 운동 및 자율신경 지표의 변동성이 높고 수면기 동안 활동이 감소함을 확인하여 재발 예측을 위한 잠재적 생물학적 지표를 제시한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 수동적이고 비침습적인 웨어러블 센서 데이터를 통해 정신병 장애의 신뢰할 수 있는 연속적 생물학적 지표를 탐지하기 위해.
• 정신병 환자와 건강한 대조군 간의 장기적인 신체 활동 및 자율신경계 기능을 비교하기 위해.
• 기존의 특징과 새로운 비선형 신호 특징이 환자군과 대조군을 구분하는 데 얼마나 높은 분류 능력을 가지는지 평가하기 위해.
• 소비자용 스마트워치를 활용한 정신건강 분야에서의 장기적이고 실생활 환경에서의 모니터링 가능성을 탐색하기 위해.
• 향후 재발 예측 및 개인 맞춤형 임상 간병을 위한 디지털 페노타이핑의 기초를 마련하기 위해.

제안 방법

• 23명의 대조군과 22명의 정신병 환자를 대상으로 24시간, 장기적(1년 이상)으로 소매용 스마트워치를 사용하여 지속적인 모니터링을 수행하였다.
• 시간 도메인, 비선형, 분수기하 분석 기법을 활용하여 가속도계(accelerometer, acc), 자이로스코프(gyroscope, gyr), 심박수변동성(Heart Rate Variability, HRV) 신호로부터 짧은 시간 특징을 추출하였다.
• 표준편차, 샘플 엔트로피(sampen), Poincaré 플롯 지표(_SD1, SD2_), 및 다중 척도 분수차원(Multiscale Fractal Dimension, MFD) 특징을 적용하여 그룹 간의 차이를 탐지하였다.
• 환자군과 대조군 간의 특징 분포 유의성 평가를 위해 맨-위트니 U 검정을 사용하였다. 각성기 및 수면기 상태에서 수행하였다.
• 기술통계 및 박스플롯 시각화를 통해 운동 및 자율신경 지표의 평균, 표준편차, 변동성의 비교를 수행하였다.
• 작은 시간 에너지, HRV, 분수기하학에서 유도된 특징에 집중하여 잠재적이고 지속적인 생리적 차이를 규명하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 장기적인 모니터링 기간 동안 정신병 환자와 건강한 대조군 간의 신체 활동 및 자율신경 기능 특징 중 유의미하게 다른 것은 무엇인가?
• RQ2 특히 비선형 및 분수기하 측정치를 포함한 짧은 시간 신호 특징이 환자군과 대조군을 어떻게 분류하는가?
• RQ3 각성기 및 수면기 동안 환자군과 대조군 간의 운동 변동성 및 자율신경 조절 패턴은 얼마나 다를까?
• RQ4 웨어러블 센서 데이터는 전통적인 임상 평가를 넘어서 지속적인 임상적으로 유의미한 생물학적 지표를 드러낼 수 있는가?
• RQ5 약물 효과 및 생활습관 요인(예: 흡연)이 관찰된 생리적 차이에 영향을 미칠 수 있는가?

주요 결과

• 환자군은 각성기 동안 가속도계 및 자이로스코프 신호의 짧은 시간 에너지 표준편차가 유의미하게 높아 운동 변동성이 더 크다는 것을 보였다.
• Poincaré 플롯 지표의 표준편차(SD1 및 SD2)에 유의미한 차이가 발견되어 환자군에서 단기 심박수변동성이 변화된 것으로 나타났다.
• HRV의 샘플 엔트로피 평균 및 표준편차는 각성기 및 수면기 상태에서 모두 유의미한 그룹 간 차이를 보였으며, 특히 수면기에서 두드러졌다.
• 다중 척도 분수차원(Multiscale Fractal Dimension, MFD) 특징—특히 MFD의 평균, 최소값, 최대값, 표준편차—는 각성기 및 수면기 모두에서 그룹 간에 유의미한 차이를 보였다.
• 수면-각성 비율과 하루 총 보행 수는 매우 유의미한 차이(p < 0.001)를 보였으며, 환자군은 보행 수가 낮고 변동성이 더 큰 경향을 보였다.
• Lomb-Scargle 주기분석을 통해 주파수 도메인 특징에서 유의미한 차이가 발견되지 않아, 비선형 및 시간 도메인 특징이 주파수 도메인 특징보다 더 높은 분류 능력을 지닌 것으로 나타났다.