미국 정신 질환 연합과 세계 보건기구에 따르면 우울증은 전 세계적으로 16 만 명의 미국인과 322 억 19 만 명의 사람들에게 영향을 미칩니다. 새로운 증거는 COVID-XNUMX 대유행이 일반 인구의 우울증 유병률을 더욱 악화시키고 있음을 시사합니다. 이 궤적을 통해이 중요한 공중 보건 문제를 해결하는 치료법에 더 효과적인 전략이 필요하다는 것이 분명합니다.

최근 연구에서 9 년 2021 월 XNUMX 일 자연 중개 정신과캘리포니아 대학교 샌디에이고 의과 대학의 연구원들은 뇌 기능,인지 및 생활 방식 요인 측정과 같은 양식의 조합을 사용하여 개별화 된 우울증 예측을 생성했습니다.

기계 학습과 개인화 된 접근 방식은 수면, 운동,식이 요법, 스트레스,인지 능력 및 뇌 활동과 같은 개인의 주관적 증상과 관련된 여러 요소를 고려했습니다.

“우울증의 근본적인 원인과 원인은 다양합니다.”라고 연구의 수석 저자이자 NEATLabs의 이사이자 UC 샌디에이고 의과 대학 정신과 조교수 인 Jyoti Mishra 박사는 말했습니다. 간단히 말해서, 현재의 건강 관리 표준은 대부분 사람들에게 기분이 어떤지 묻고 약 처방전을 작성하는 것입니다. 이러한 XNUMX 차 치료는 대규모 시험에서 경미하거나 중간 정도의 효과 만있는 것으로 나타났습니다.

"우울증은 다방면의 질병이며, 정신 건강 전문가와의 치료, 더 많은 운동 또는 여러 접근법의 조합이든 상관없이 개인별 치료를 통해 우울증에 접근해야합니다."

한 달 간의 연구는 스마트 폰 애플리케이션과 웨어러블 (스마트 시계 등)을 사용하여 우울증을 앓고있는 14 명의 참가자로부터 데이터를 수집하여 수면, 운동,식이 요법 및 스트레스의 기분과 생활 방식 변수를 측정하고이를인지 평가 및 뇌파 검사와 짝을 이루었습니다. 뇌 활동을 기록하는 두피.

목표는 개인을 비교하는 것이 아니라 우울한 기분에서 각 개인의 일일 변동에 대한 예측 변수를 모델링하는 것이 었습니다.

연구진은 각 개인의 기분이 좋지 않은 뚜렷한 예측 변수를 체계적으로 식별하기 위해 새로운 기계 학습 파이프 라인을 개발했습니다.

예를 들어 운동과 일일 카페인 섭취가 한 참가자의 기분을 예측하는 강력한 요인으로 나타 났지만, 다른 참가자에게는 수면과 스트레스가 더 예측 가능한 반면, 세 번째 주제에서는 최고 예측 요인이 뇌 기능과 보상에 대한인지 반응이었습니다. .

“하나의 크기가 모든 것에 적합하므로 정신 건강에 접근해서는 안됩니다. 환자는 특정 행동이 우울증을 유발하는 방법에 대해보다 직접적이고 정량화 된 통찰력을 얻을 수 있습니다. 임상의는이 데이터를 활용하여 환자가 어떻게 느끼는지 이해하고 정신 건강을 개선하고 유지하기위한 의료 및 행동 접근 방식을 더 잘 통합 할 수 있습니다.”라고 Mishra는 말했습니다.

“우리 연구에 따르면 휴대폰 앱과 같이 쉽게 사용할 수있는 기술과 도구를 사용하여 우울증을 앓고 있거나 우울증에 걸릴 위험이있는 개인에게 큰 부담없이 정보를 수집 한 다음 해당 정보를 활용하여 개인화 된 치료 계획을 설계 할 수 있습니다. .”

Mishra는 다음 단계에는 데이터와 머신 러닝에 의해 안내되는 개인화 된 치료 계획이 효과적인지 검토하는 것이 포함된다고 말했습니다.

“우리의 연구 결과는 우울증보다 더 광범위한 의미를 가질 수 있습니다. 더 나은 웰빙을 추구하는 사람은 누구나 자신의 데이터에서 정량화 된 통찰력을 활용할 수 있습니다. 무엇이 잘못되었는지 모르겠다면 기분이 나아지는 방법을 어떻게 알 수 있습니까?”

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공동 저자는 다음과 같습니다 : Rutvik Shah, Gillian Grennan, MariamZafar-Khan, Fahad Alim, Sujit Dey, 모두 UC San Diego와 함께; Dhakshin Ramanathan과 UC San Diego 및 VA San Diego Medical Center.

공개 : Shah, Dey 및 Mishra는 "웨어러블을 사용하는 우울한 기분의 개인화 된 기계 학습"에 대한 발명 공개를 제출했습니다.