Construction and feature analysis of a model for predicting clinical outcomes of psychiatric disorders using sleep, behavioral, and physiological parameters.

使用睡眠、行为和生理参数预测精神疾病临床结果的模型的构建和特征分析。

• 批准号: 22H02992
• 负责人: 三島 和夫
• 金额: $ 10.98万
• 依托单位: Akita University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22H02992/
• 关键词: 精神疾患; 睡眠-覚醒障害; 臨床転帰; 再発リスク; 生体センシング; ウェアラブルデバイス; 機械学習; 睡眠・覚醒障害

本研究では、同一患者を病相期－寛解期－再発時にかけて縦断的に追跡して得られた睡眠・行動・生理パラメータから抽出した特徴量を説明変数として、精神疾患の悪化を予測する機械学習モデルを構築する。そのため睡眠・生体リズムパラメータ、精神症状の重症度、認知・社会機能との時間的相関性を見る縦断的調査を開始した。本年度は患者30名（統合失調症8名、うつ病10名、双極性障害9名、ほか3名）を追跡研究にエントリーした。これまでにePROおよびMTN（腰帯部装着型アクチグラフ、キッセイコムテック社）を用いた日々の精神症状、主観的および客観的睡眠状態、生活リズムを連続測定し、現在までに273夜分のSleepGraph(SG;プロアシスト社)データを集積した。今後、機械学習による中間解析を実施する予定である。次年度以降も引き続き追跡研究へのエントリーを継続する。また、精神疾患患者におけるSGおよびFitbit Sense(FS; Fitbit社)の精度を検証するため、精神疾患患者99名（126夜）のデータを取得した。PSGとSG、FSの同時測定を行えた52名(48.1±17.2歳、M/F=20/32、統合失調症18名、大うつ病性障害19名、双極性障害3名、睡眠-覚醒障害12名)のデータ解析を行いデバイスの信頼性を検証した。感度はSGが95.20%±6.4 (SD)、FSが95.54%±3.1であり、特異度はSGが77.94%±16.6、FSが52.79%±19.6であった。Bland-Altman分析の結果、SGはPSGとの低い平均差を示したが、FSでは全ての睡眠パラメータで比例バイアスを認め、総睡眠時間が短く睡眠効率が低いほど過大評価し、睡眠潜時と中途覚醒時間が長いほど過小評価していた。

在这项研究中，我们构建了一种机器学习模型，该模型使用从睡眠，行为和生理参数中提取的特征在疾病阶段，缓解，缓解和复发作为解释性变量中获得的精神疾病恶化。因此，我们已经开始了一项纵向调查，以查看睡眠与生物节奏参数之间的时间相关性，精神症状的严重程度以及认知和社会功能。今年，对30名患者（8例精神分裂症，10例抑郁症，9个躁郁症和3例）进行了后续研究。我们一直在使用EPRO和MTN（低波段可穿戴的Actraphy，Kisseicom Tech）测量每日精神症状，主观和客观的睡眠状态以及每日节奏，并积累了迄今为止273个晚上的睡眠（SG）数据。将来，我们计划使用机器学习进行临时分析。从明年开始，我们将继续进行后续研究。此外，还获得了来自99例精神疾病（126晚）患者的数据，以验证精神疾病患者中SG和Fitbit Sense（FS）的准确性。 52例患者（48.1±17.2岁，M/F = 20/32，18例精神分裂症患者，19例主要抑郁症，3种双极疾病和12例睡眠效果患者）能够同时测量PSG，SG和FS，以验证设备的可靠性。 SG的灵敏度为95.20％±6.4（SD），FS的敏感性为95.54％±3.1，SG的敏感性为77.94％±16.6，FS为52.79％±19.6。平淡的altman分析表明，SG与PSG的平均差异较低，但是在FS中，所有睡眠参数都观察到比例偏置，总睡眠时间较短，睡眠效率较低，而睡眠效率较低，并且低估了睡眠潜伏期，并且较长的时间较长。

项目成果

生体センシング技術を用いた睡眠モニタリングとその技術的課題

生物传感技术睡眠监测及其技术挑战

• 发表时间: 2022
• 期刊: 精神科
• 作者: 小笠原正弥;三島和夫
• 通讯作者: 三島和夫

精神疾患における睡眠判定デバイスで測定した睡眠指標の信頼性

精神疾病睡眠评估设备测量的睡眠指标的可靠性

• 发表时间: 2022
• 作者: 小笠原正弥;竹島正浩;三島和夫
• 通讯作者: 三島和夫