Цифровые маркеры для пассивного дистанционного мониторинга биполярного расстройства: Систематический обзор

Систематический обзор ставит своей целью оценить потенциал пассивного удаленного мониторинга биполярного расстройства (БР) с использованием цифровых маркеров, собираемых через носимые устройства и смартфоны. Исследование объединило данные 57 публикаций, отобранных из почти 24 000 записей, и выявило восемь ключевых областей цифровых маркеров: физическая активность, частота сердечных сокращений, электродермальная активность, геолокация, использование смартфона, воздействие света, сон и речь. Были обнаружены последовательные паттерны, связывающие депрессию с уменьшенной мобильностью, сниженной социальной активностью, более поздним и вариабельным сном, а также меньшим воздействием дневного света. Мания и гипомания, напротив, ассоциировались с более высокой и вариабельной активностью, более коротким и ранним сном, а также увеличением общения. Циркадные особенности сна и активности часто помогали в прогнозировании, а функции, связанные с набором текста и речью, демонстрировали значимые ассоциации и хорошую эффективность в моделях классификации. В ряде исследований машинное обучение показало сильную производительность в прогнозировании или классификации эпизодов.

Однако критический анализ выявил ряд существенных ограничений в существующих исследованиях. Большинство включенных работ имели небольшие выборки (менее 50 участников) и короткие периоды мониторинга (менее года), что затрудняет экстраполяцию результатов на более широкие когорты и долгосрочные изменения состояния. В большинстве случаев отсутствовала внешняя валидация разработанных моделей, что ставит под вопрос их обобщающую способность. Кроме того, частота клинической маркировки состояния настроения была недостаточной или не соответствовала детализации собираемых данных, а отсутствие моделирования пропущенных данных, несмотря на их потенциальную информативность, является значительным упущением. Некоторые результаты, например, касающиеся вариабельности сердечного ритма, были противоречивыми в зависимости от условий и методов исследования.

Несмотря на выявленные ограничения, пассивные цифровые маркеры для БР демонстрируют значительный потенциал, особенно те сигналы, которые хорошо согласуются с диагностическими критериями DSM-5, такими как паттерны сна и бодрствования, активность, социализация, геолокация и речь. Для перехода от перспективных данных к практическому применению будущие исследования должны быть ориентированы на более длительный внутрисубъектный мониторинг, синхронизацию частоты клинической оценки с детализацией сенсорных данных, стандартизацию признаков и отчетности, предварительную регистрацию анализов и обязательную внешнюю валидацию моделей. Важно также минимизировать сбор данных для защиты конфиденциальности и расширить спектр физиологических измерений за пределы только частоты сердечных сокращений и электродермальной активности. Эти шаги необходимы для разработки надежных и действенных инструментов, способствующих раннему выявлению и эффективному управлению эпизодами настроения при БР.