A multi-state model to improve the design of an automated system to monitor the activity patterns of patients with bipolar disorder
A multi-state model to improve the design of an automated system to monitor the activity patterns of patients with bipolar disorder
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一种多状态模型，用于改进自动化系统的设计，以监测双相情感障碍患者的活动模式
DOI：
10.1057/jors.2012.57
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发表时间：
2017
影响因子：
3.6
通讯作者：
Mohiuddin S
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Mohiuddin S
本文描述了数学建模在可穿戴和环境传感器自动化系统的设计和评估中的作用，该系统称为PAM(个性化环境监测)，用于监测双相情感障碍(BD)患者的活动模式。建模工作是EPSRC资助的一个项目的一部分，该项目还包括生物医学工程师和计算机科学家，以开发一个原型PAM系统。BD是一种慢性致残性精神疾病，与反复发作的严重躁狂和抑郁有关，并夹杂着缓解期。及早发现急性发作是有效治疗和控制的关键。PAM的目的是使BD患者能够自我管理自己的情况，方法是识别患者的正常“活动特征”，从而自动检测可能预示急性发作的行为模式的微小变化。PAM然后提醒患者及时采取适当行动，防止病情进一步恶化和可能住院。使用临床文献中的数据，开发了BD的疾病状态转换模型，然后在蒙特卡罗模拟中随机使用该模型来测试广泛的监测场景。确定了适合检测急性发作(躁狂和抑郁)发作的最小最佳传感器集，并针对一系列个性化的传感器选择对PAM系统的性能进行了评估。
This paper describes the role of mathematical modelling in the design and evaluation of an automated system of wearable and environmental sensors called PAM (Personalised Ambient Monitoring) to monitor the activity patterns of patients with bipolar disorder (BD). The modelling work was part of an EPSRC-funded project, also involving biomedical engineers and computer scientists, to develop a prototype PAM system. BD is a chronic, disabling mental illness associated with recurrent severe episodes of mania and depression, interspersed with periods of remission. Early detection of the onset of an acute episode is crucial for effective treatment and control. The aim of PAM is to enable patients with BD to self-manage their condition, by identifying the person's normal ‘activity signature’ and thus automatically detecting tiny changes in behaviour patterns which could herald the possible onset of an acute episode. PAM then alerts the patient to take appropriate action in time to prevent further deterioration and possible hospitalisation. A disease state transition model for BD was developed, using data from the clinical literature, and then used stochastically in a Monte Carlo simulation to test a wide range of monitoring scenarios. The minimum best set of sensors suitable to detect the onset of acute episodes (of both mania and depression) is identified, and the performance of the PAM system evaluated for a range of personalised choices of sensors.
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