你的手机如何预测抑郁症并引导个性化治疗
根据国家精神疾病联盟和世界卫生组织的数据，抑郁症影响着1600万美国人和3.22亿全球人口。新出现的证据表明，COVID-19大流行正在进一步加剧普通人群中抑郁症的流行。根据这一轨迹，显然需要更有效的治疗策略来解决这一关键的公共卫生问题。
最近的一项研究发表在2021年6月9日的在线版自然转化精神病学加州大学圣地亚哥医学院(University San Diego School of Medicine)的研究人员使用了多种方法的组合，如测量大脑功能、认知和认知能力生活方式因素，以生成个性化的预测抑郁症．
机器学习和个性化方法考虑了与个人主观症状相关的几个因素，如睡眠、锻炼、饮食、压力、认知能力而且大脑的活动．
“抑郁症有不同的潜在原因和原因，”Jyoti Mishra博士说，他是该研究的资深作者，内特实验室主任，加州大学圣地亚哥医学院精神病学助理教授。“简单地说，目前的卫生保健标准主要是询问人们的感觉，然后开处方用药。在大型试验中，这些一线治疗方法只显示出轻微到中等效果。
“抑郁症是一种多方面的疾病，我们需要通过个性化治疗来应对它，无论是心理健康专业人士的治疗、更多的锻炼还是多种方法的结合。”
这项为期一个月的研究收集了14名抑郁症参与者的数据，他们使用智能手机应用程序和可穿戴设备(如智能手表)来测量情绪和睡眠、锻炼、饮食和压力等生活方式变量，并将这些数据与认知评估和脑电图相结合，使用头皮上的电极记录大脑活动。
研究的目的不是在个体之间进行任何比较，而是对每个人抑郁情绪每日波动的预测因素进行建模。
研究人员开发了一种新的机器学习管道，系统地识别每个个体中不同的情绪低落预测因素。
例如，对一名参与者来说，锻炼和每日咖啡因摄入量是情绪的强大预测因素，但对另一名参与者来说，睡眠和压力更具有预测性，而在第三名受试者中，最重要的预测因素是大脑功能以及对奖励的认知反应。
“我们不应该以一刀切的方式对待心理健康。如果能更直接、更量化地了解具体的行为是如何助长他们的抑郁症的，患者就会受益。临床医生可以利用这些数据来了解他们的患者可能的感受，并更好地整合医学和行为方法来改善和维持心理健康米什拉说。
“我们的研究表明，我们可以利用现成的技术和工具，如手机应用程序，从抑郁症患者或有抑郁风险的人那里收集信息，而不会给他们带来重大负担，然后利用这些信息设计个性化的治疗方案。”
“我们的研究结果可能比抑郁症有更广泛的意义。任何寻求更大幸福的人都可以从从自己的数据中量化的见解中受益。如果我不知道哪里出了问题，我怎么知道如何让自己感觉更好呢?”
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