【综述】移动医疗技术应用于抑郁障碍监测的研究进展
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文章来源：中华精神科杂志, 2018,51(2) : 141-144
作者：朱彤 周晶晶 王刚
一、抑郁障碍与移动医疗技术概况
抑郁障碍是一种具有高发病率、高致残率及高疾病负担等特征的疾病，全球约3亿2 200万例患者，约占世界人口的4.4%且患病率仍继续增加[1]。然而，抑郁障碍的治疗模式目前仍依赖于精神科医生经验性的主观评估，缺乏客观连续的辅助监测指标，这可能会影响疾病的持续监测及诊断的准确率。而移动医疗技术的发展可弥补现有抑郁障碍诊治过程中的不足，为抑郁障碍的诊断提供一定的辅助作用。
"移动医疗"被国际医疗卫生会员组织定义为通过使用移动通信技术，如移动电子设备、移动电话和卫星通信提供医疗信息和服务，其优势在于打破时间与地域的局限，实时监测病情变化并上传相关数据，辅助医务人员制定治疗方案并防止疾病复燃复发[2,3]；使用者可实时获取医疗信息并得到专业解答，有利于疾病的早期识别、自我管理及预防，其中的学习系统可根据个人需求实时提供反馈，进行交互式的干预甚至感知使用者当前的情绪状态[4]；降低科学研究的人力成本和资金投入；提高高龄、残障及慢性病等人群的生存率[3]。我们针对移动医疗技术的发展及应用于抑郁障碍的情况进行综述。
二、移动医疗技术应用于抑郁障碍的监测方式
1．移动应用软件（App）：
App在年轻抑郁障碍患者的筛查、自我监管及健康教育中发挥了重要作用，已有多项研究显示大众应用App监测病情的接受度在50%以上[5,6,7]。目前我国已经推出相应的自测App，如上海市精神卫生中心研发的心情温度计，为公众提供了一个精神疾病识别和情绪健康的咨询平台。用户可利用软件提供的专业自评量表进行自测，初步了解自己的心情状况并解决轻微的情绪问题，通过定期自评可观察抑郁情绪变化的趋势和治疗结果。其具有避免评分员的主观因素，允许制定者随时修改并改善调查问题，电子化管理和周期性维护，便于管理和取阅[8]，成本低，刺激人群寻求专业医疗帮助等优势[9]。
2．移动电子设备：
智能手机、手环等移动电子设备的核心在于传感器，目前已经应用于抑郁障碍睡眠、日常活动及声音等方面的监测。其中，医疗传感器可把人体的生理信息转换成与之有确定函数关系的电学信号或者其他信号的变换装置，使抑郁症的部分症状被感知并数字化。随着互联网的广泛应用，数据采集与无线传输相结合，数据可上传至网络并生成数据库，从而提供长期的病情监测[10]。
三、移动医疗技术应用于抑郁障碍的监测项目
1．心率：
许多抑郁障碍患者存在心慌等不适症状，可能源于药物的不良反应及共病焦虑引发的躯体不适。研究显示抗抑郁药可导致心脏电生理改变，如QT间期延长，可增加室速、室颤及猝死等心脏不良事件的发生[11,12]。抑郁障碍本身也与自主神经系统的功能障碍有关，研究显示抑郁障碍患者的心率变异性通常偏低，其识别准确率可高达86.4%[13,14]，但也有研究显示抑郁状态和稳定状态间的心率变异性无明显变化[15]。另外，Ellis等[16]通过对比抑郁障碍患者及健康人群完成有压力性及激惹性的电脑任务发现，偏低的呼吸性窦性心律不齐可反映患者调节愤怒的生理机制受到破坏。然而，75%的抑郁障碍患者可共病焦虑，导致自主神经功能紊乱，产生心慌、胸闷等躯体不适症状[17]。因此，应注意排除该因素。目前移动医疗技术已逐步应用于抑郁障碍患者心率的监测，如可用于穿戴设备监测并描绘心率信号的幅度和图形的压力传感器[18]；可制成智能衣服监测生命体征及心电图的柔性传感器；可通过捕捉指尖的颜色改变监测心率的智能手机摄像头等[19,20]。因此，移动医疗技术可通过监测心率辅助识别抑郁障碍，反映用药后的不良反应并排除器质性心脏病，减少心脏不良事件的发生。
2．睡眠改变：
入睡困难、早醒、睡眠过多甚至睡眠过度等睡眠改变通常是抑郁障碍的征兆和伴随症状。通过手机应用软件记录睡眠情况的研究显示，抑郁障碍患者的睡眠时间及效率较健康人群明显下降，且与抑郁程度呈负相关[21]；睡眠持续时间与患者1年内的患病情况、情绪状态及服药依从性呈负相关[22]。另外，有固定生活模式的人较生理节律紊乱者不易得抑郁障碍。Doryab等[10]通过比较抑郁障碍患者及健康人群不同时间段的活动情况发现，患者常在午夜到凌晨4点内出现觉醒时期行为模式的混乱。目前移动医疗技术已逐步应用于睡眠监测。依据深浅睡眠时运动的差异性，应用移动电子设备内的加速传感器判断醒睡周期、陀螺仪监测翻身次数及光电传感器监测心率辅助监测睡眠，但其准确性仍有待提高[23]。
3．行为活动：
抑郁障碍患者具有行为活动减退的特点，导致所处地点数目减少，活动时间及强度减低等表现。Wahle等[4]发现抑郁障碍的严重程度与所获得的地理位置信息及活动距离呈负相关，在家时间明显增多，尤以女性为著[10,24]。另外，抑郁障碍患者的走路方式较健康人群步速变慢，胳膊摆动幅度、头的垂直活动、身体摇摆度及脊背弯曲程度减少，但也有研究显示其身体摇摆度及脊背弯曲程度较健康人群增加[25,26]。因此，通过监测患者的地理位置、活动情况及走路方式的改变，可辅助识别并监测抑郁障碍的病情变化，但应注意抑郁障碍与焦虑共病时，常出现坐立不安等行为活动增多的表现，此现象仍有待进一步研究。
4．手机使用情况：
使用手机是一种轻松易得的分散注意力、缓解抑郁焦虑的方式。然而，长时间沉迷于手机会导致大量数据堆积在脑中得不到及时处理出现信息紊乱并使大脑长期处于工作状态，产生情绪低落、烦躁和疲劳感，从而增加抑郁风险。Saeb等[24]发现手机应用软件判别抑郁障碍的准确度高达86.5%，并且抑郁障碍程度越重，使用手机的频率越高、时间越长，而男性相较于女性电话数量则比平日更少[4,10]。Wahle等[4]还发现手机短信息的数量与抑郁症的严重程度呈负相关，而手机备忘录内备忘事件的数量与抑郁障碍的严重程度呈正相关。因此，通过监测抑郁障碍患者手机的使用情况，包括通话时长和频率的改变、信息数量的减少及备忘录事件数目的增多等，可反映疾病的严重程度。
5．网络社交媒体的行为：
网络社交媒体为人际沟通提供了便捷，却从某个程度上剥夺了人们的幸福感[27]。通过手机应用软件监测发现，网络社交媒体的使用数量及时间与抑郁障碍的患病率呈正相关[28]；私人发布的内容与抑郁障碍的关系更密切，当出现地理定位减少、浏览抑郁障碍相关信息、反复表达躯体不适及负性情绪、交流自杀相关的行为并描述自杀的感觉等现象时，应警惕其抑郁程度是否加重[2,29]；监测应用的负性词语，与死亡有关的词语越多表示抑郁程度越重，表情包的应用也应得到重视[29]。另外，抑郁障碍患者很少关注他人发布的内容并回复，其社交活动及朋友数量相比于健康人群有所减少[30]。因此，通过监测抑郁障碍患者网络社交媒体的行为可辅助识别并监测抑郁障碍患者的病情变化。
6．认知功能：
抑郁障碍患者的认知功能普遍受到损害。研究显示抑郁障碍患者在完成情绪匹配试验时，注意令人愉悦的图片时间较悲伤的明显延长，情绪匹配能力下降，表明其积极记忆受损[31]。其二，抑郁障碍患者对他人情绪的识别能力减低，尤其是急性期患者，进入缓解期后可有所好转[32,33]。Zwick和Wolkenstein[33]论证了上述观点，并发现急性期患者对愉悦和愤怒的识别缺乏自信，而缓解期患者仅对愤怒的识别缺乏自信。另有研究显示，女性患者识别情绪的能力及自信程度较健康人群无明显差异[32]。其三，Joormann和Gotlib[34]通过点捕捉试验发现抑郁障碍患者对抑郁情绪有较高的注意力。此外，移动应用软件已逐步应用于抑郁障碍患者的认知监测并成为精神疾病测量的一部分，如认知控制及解决问题的应用软件，可促进其认知水平提高[29]。
7．声音表情：
声音表情目前尚未应用于抑郁障碍患者的监测，但其与患者临床特点密切相关。首先，抑郁障碍患者具有语量少、语速慢、音调低等特点，可通过配备麦克风的移动电子设备实施监测。Oliveira等[35]对比移动电子设备与电脑记录的声音发现两者的参数记录及声音分析间的差异无统计学意义。目前诸多手机应用软件已经具备提取声音特点并鉴别电视、手机及非受试者声音的功能[10,24]。另外，抑郁障碍患者常有双眉下压、眉毛扭曲、眉头间纵向皱纹等情绪低落的表情特点。目前已有诸多技术可用于抑郁障碍患者表情的监测，如面部运动编码系统、计算机表情识别工具箱及三维技术，鉴别情绪的成功率最高可达90.1%[5,36]。随着移动医疗技术的逐步发展及科研工作者的不断探索，声音及表情的监测必将逐步应用于抑郁障碍。
四、移动医疗技术应用于抑郁障碍的治疗
1．远程医疗技术：
近年远程医疗技术得到蓬勃发展，其中以针对老年人的研究最为广泛。研究显示应用远程医疗对抑郁障碍患者实施心理治疗的有效率并不低于面对面的心理治疗，其有效性可通过心理健康的自我效能感判断，目前已有研究应用互联网及电话对抑郁障碍患者进行认知行为治疗均取得良好的效果[37,38,39,40]；远程医疗的护理效果可能更好，甚至能筛查有自杀危险的个体，相关产品如I-TEAM可远程对老年患者的症状、体重和药物使用进行日常监测，定期安排患者与医生进行沟通解决治疗中的问题[41,42,43]；远程医疗可便于患者进行实时的自我监管，如交互式语音应答及网络等[44,45]；远程医疗可预测未来的疾病结果[46]。远程医疗可以帮助老年人克服距离和困难有关的护理障碍获得更好的护理服务，对病情起到警报作用[37]。
2．虚拟现实技术和增强现实技术系统：
虚拟现实技术和增强现实技术系统已逐步应用于心理治疗。传统的心理治疗技术如精神分析法、认知疗法等，都需要在治疗过程中引导患者回忆和想象，而虚拟现实技术可辅助传统的心理治疗，通过构建虚拟现实的平台，让受试者沉浸在被幻觉影响的意识中。另一种新兴的方法是增强现实技术系统，将虚拟和真实的元素应用于真实场景，增强用户对世界的感知。目前虚拟现实技术尚未应用于抑郁障碍，但已经应用于神经心理学评估和康复，在恐怖症、创伤后应激障碍的治疗方面也有突出表现[47]。
五、移动医疗技术应用于抑郁障碍监测的展望
移动医疗技术可通过多种方式监测抑郁障碍患者的病情，对疾病的识别、监测及治疗具有一定的辅助作用。目前移动医疗技术在国际上受到的重视日益显著，而在我国该研究的开展还相对较少，归其原因可能在于监测数据的准确性、契约性、隐私性及安全性等问题[48,49]。移动医疗技术的服务质量、设备和相关监督系统等也有待进一步优化和完善。尽管目前移动医疗技术仍有缺陷，但有限的人力、不合理的医疗资源分配、现有诊治过程的不完善及贫乏的疾病认知都促进了移动医疗技术应用于抑郁障碍监测的发展。如前文所述，移动医疗技术可通过多种方式实时、有效、客观地监测抑郁障碍患者的临床症状，针对以症状作为诊断标准的抑郁障碍而言具有极大的优势。
在不久的将来，移动医疗技术将更普遍应用于抑郁障碍患者及健康人群的自我情绪管理，预测疾病的发生发展，在监测的同时指导制定疾病的治疗方案；医务工作者可通过应用移动医疗构建的数据库将患者进行分层管理，通过移动电子设备发送信息提醒病情严重及迫切需要治疗的患者优先于医院进行治疗；科研工作者可将移动设备所上传的数据汇总，形成包含每个患者病情发生发展全过程的大数据库，便于研究数据的提取和溯源；医疗行业间可通过共享数据库，提高诊治水平，促进医学的发展。移动医疗技术的应用，必将促使抑郁障碍的识别、监测和治疗方面取得更大的发展。
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参考文献（略）