211service.com
Hur din smartphone kan upptäcka bipolär sjukdom
Bipolär sjukdom är ett tillstånd som kännetecknas av humörsvängningar som varierar från extrem upprymdhet till svår depression. I ena änden av detta spektrum upplever patienter extrema toppar och hyperaktivitet, medan de i den andra känner sig förödande låga och slöa. Dessa sinnesstämningar kan förändras snabbt, pågå i veckor eller månader och vara åtskilda av långa tidsperioder, ibland år.
Att upptäcka dessa humörförändringar i tid för att påbörja behandling är en svår sak. Det finns inga tillförlitliga biomarkörer för detta tillstånd, så patienter får vanligtvis psykologiska tester utformade för att mäta sinnestillstånd. Oundvikligen fördröjer noggrann diagnos ofta de faktiska förändringarna i humör med en tid.
Så ett korrekt sätt att diagnostisera humörförändringar när de inträffar skulle vara oerhört användbart för både drabbade och vårdgivare.
Idag har Venet Osmani uppnått ett betydande steg mot det målet vid Center for Research and Telecommunication Experimentation for Networked Communities (CREATE-NET) i Trento, Italien. Osmani säger att beteendemönstren förknippade med bipolär sjukdom kan detekteras exakt av smartphonesensorer som gör att humörsvängningar kan upptäckas när de inträffar.
Personer med bipolär sjukdom uppvisar ofta välkända beteendemönster som är en signatur på deras tillstånd. Till exempel kännetecknas den maniska fasen ofta av hyperaktivitet, som kan mätas med en accelerometer och med en GPS-enhet, av snabbt tal, som kan övervakas genom talanalys och av frekventa konversationer, som kan övervakas genom telefonregister.
Däremot uppvisar patienter i det depressiva stadiet av detta tillstånd mycket förändrade nivåer av alla dessa beteenden.
Så en smartphone är en idealisk enhet för att spåra dessa indikatorer. Osmani gav smartphones till 12 patienter med bipolär sjukdom och övervakade deras aktivitet under en period av 12 veckor under 2012 och 2013. Under denna tid besökte varje patient med tre veckors mellanrum kliniken, där hans eller hennes mentala tillstånd bestämdes med konventionella metoder . Detta gav en grundläggande sanningsläsning mot vilken smartphonedata kunde jämföras.
Osmani var intresserad av två resultat. Den första var förmågan att upptäcka förändringar i humör och den andra var precisionen med vilken detta kan göras – hur ofta data gav falsklarm.
Resultaten är oerhört lovande. Aktivitets- och lokaliseringsdata gav tillsammans en bra indikation på patientens humör men mer imponerande, exakt förutspådde en förändring i detta humör 94 procent av gångerna. Och att kombinera detta med en analys av patienttelefonsamtal ökade den prediktiva framgången till över 97 procent. Nästan alla förändringar upptäcktes nästan utan falsklarm, säger Osmani.
Det är ett imponerande resultat som har betydande konsekvenser för personer med detta tillstånd. En av de viktiga aspekterna av detta arbete är möjligheten att tidigt upptäcka förändringar i en patients tillstånd med hög precision och återkallelse, vilket underlättar snabba ingrepp och därmed leder till bättre behandlingsresultat, säger Osmani.
Naturligtvis finns det begränsningar för detta arbete. Den omfattar till exempel endast 12 patienter över 12 veckor. Så en längre studie som involverar ett större antal patienter skulle säkert ge bättre insikt. Dessutom utvecklas sensorteknologin snabbt och kan ge mycket högre upplösningsdata i dessa typer av studier.
Osmani säger att mer arbete är planerat och att en uppföljningsstudie är planerad. Det borde leda till bättre resultat för ett tillstånd som regelbundet mystifierar både patienter och vårdgivare.
Ref: arxiv.org/abs/1510.01665 : Smartphones in Mental Health: Detektering av depressiva och maniska episoder