Всемирная психиатрия. №3 2020
Прогнозирование рецидива при тяжелых психических расстройствах с помощью смартфонов: путь к персонализированной профилактике
Аннотация / Abstract
Представьте приложение для смартфона, которое знает, когда у пациента возрастает риск рецидива алкогольной зависимости, основываясь на данных геолокации, указывающих на близость к магазину спиртных напитков, и опросах в режиме реального времени, предполагающих повышенную тягу. Смартфон выявляет этот неминуемый риск, предупреждает врача, и пациент получает персональную запись к врачу в течение нескольких минут. Это не звучит футуристично в 2020 г., как и десять лет назад, когда было проведено описанное выше исследование Alcohol - Comprehensive Health Enhancement Support System (A-CHESS) 1 . Десять лет спустя системы прогнозирования рецидивов с помощью смартфонов являются катализаторами смены парадигмы в области психического здоровья, которая еще более ускоряется в связи с пандемией COVID-19. Поскольку эти подходы обеспечивают возможность динамического моделирования риска, персонализированная профилактическая помощь становится более достижимой.
Данные о прогнозе рецидивов с помощью смартфонов при основных психических расстройствах, впечатляют. Сегодня можно построить динамические цифровые прокси для симптомов, функционирования, когниций и физиологических функций, используя смартфоны и носимые устройства – часто называемые цифровым фенотипированием 2 . Например: пассивные данные смартфона от датчиков, таких как глобальная система позиционирования (GPS), могут информировать о местоположении; акселерометр –
о сне; данные опросов (часто называемых методами выборки переживаний) могут фиксировать симптомы в реальном времени; метаданные взаимодействий с телефоном могут характеризовать когнитивные способности; а данные от носимых устройств могут информировать о физиологических показателях.
Сбор этих разнообразных потоков данных вполне осуществим. Открытые и бесплатные платформы, такие как mindLAMP, позволили командам по всему миру участвовать в этой работе 2 . В исследованиях, использующих различные комбинации этих цифровых потоков...
