Älykkäiden laitteiden käyttö syömishäiriöiden digitaalisten biomarkkerien sieppaamisessa

Syömishäiriöt ovat monimutkaisia ​​mielenterveystiloja, joille ovat ominaisia ​​epänormaalit ruokailutottumukset ja ahdistavat ajatukset kehon painosta ja muodosta ja jotka vaikuttavat merkittävästi sekä henkiseen että fyysiseen terveyteen. Kansainvälisen tautiluokituksen 11. tarkistuksen mukaan ruokinta- ja syömishäiriöihin kuuluu useita alatyyppejä, kuten anorexia nervosa (AN), bulimia nervosa (BN) ja ahmimishäiriö (BED). Näihin alatyyppeihin liittyy usein rajoittava tai liiallinen ruoan saanti, mikä johtaa vakaviin terveysongelmiin ja päivittäisen toiminnan heikkenemiseen.

Koska syömishäiriöiden esiintyvyys ja syvälliset vaikutukset ovat viime vuosina lisääntyneet, mukaan lukien korkeat kuolleisuusluvut ja merkittävät taloudelliset rasitteet, tarvitaan kiireellisesti innovatiivisia hallintastrategioita sekä tehokkaampia lajittelu- ja seurantajärjestelmiä varhaista puuttumista ja kotihoitoa varten.

Syömishäiriöstä kärsivien henkilöiden hoidossa fyysisten ja psyykkisten sairauksien kattava ja jatkuva arviointi on välttämätöntä. Kuten Yhdistyneen kuningaskunnan National Institute for Health and Care Excellence (NICE) ja Royal College of Psychiatrists suosittelevat, tärkeimmät seurattavat kliiniset merkkiaineet ovat painonpudotus, BMI, syke, verenpaine, lämpötila, nesteytystila ja lihasten toiminta. Näiden merkkien seuranta on ratkaisevan tärkeää lääketieteellisten komplikaatioiden, kuten elektrolyyttitasapainohäiriöiden, sydämen rytmihäiriöiden ja ortostaattisen hypotension, varhaisessa havaitsemisessa, jotka aiheuttavat vakavia terveysriskejä. Lisäksi nämä markkerit auttavat arvioimaan häiriön vakavuutta, ohjaamaan hoidon muutoksia ja varmistamaan potilaan turvallisuuden toipumisen aikana.

Perinteiset menetelmät, joita käytetään näiden biomarkkerien arvioimiseen, ovat kuitenkin raskaita ja aikaa vieviä. Teknologian edistymisen myötä uudet älylaitteet voivat tunnistaa tehokkaasti perinteisiä biomarkkereita, kuten sykettä ja verenpainetta, ja samalla tutkia mahdollisia uusia taudin mittareita. Siksi tämän tutkimuksen tavoitteena on validoida ja tutkia näiden tekniikoiden mahdollisuuksia tarjota perinteisiin menetelmiin verrattavissa olevaa seurantaa ja integroida kerätyt tiedot luodakseen kehittyneitä näkemyksiä syömishäiriöistä kärsivien yksilöiden terveydentilasta.

Aiempien tutkimusten mukaan kasvotietojen analysointi, mukaan lukien staattiset piirteet ja dynaamiset liikkeet, yhdistettynä edistyneisiin algoritmeihin ja koneoppimiseen, voi arvioida kehon painoa, BMI:tä, korvasylkirauhasten kokoa ja ihon tilaa. Kun äänimallianalyysi integroidaan kasvojen dynamiikkaan videopäiväkirjan syöttövaiheessa ja kuvavastaustehtävässä, jossa osallistujat jakavat ajatuksensa tietyistä kuvista, sen odotetaan arvioivan edelleen fyysisiä ja psykologisia tiloja, erityisesti kun keskustellaan arkaluontoisista aiheista tai kuvista, kuten esim. kaloripitoisina elintarvikkeina. Näitä arvioita voidaan käyttää syömishäiriöistä kärsivien henkilöiden terveydentilan tulkitsemiseen. Lisäksi älylaitteita käyttävä fotopletysmografia (PPG) voi havaita hienovaraisia ​​muutoksia värispektrissä, jotka johtuvat veren tilavuuden dynamiikasta kasvojen ja sormenpäiden alueilla, mikä mahdollistaa sykkeen (HR), verenpaineen (BP) ja hengitystiheyden (RR) arvioinnin. , veren happitaso, verensokeri ja kehon lämpötila. Tämä teknologia, joka on validoitu terveillä koehenkilöillä, osoittaa merkittävää käyttöpotentiaalia potilailla, joilla on syömishäiriöitä, jotka ovat alttiita sydän- ja verisuoni- ja hengitystieongelmille fysiologisen stressin ja ravitsemuksellisen epätasapainon vuoksi. Tämä lähestymistapa antaa olennaisia ​​näkemyksiä heidän fyysisestä terveydentilastaan, erityisesti kun otetaan huomioon merkittävät lihasvoiman heikkenemiset, joita usein havaitaan syömishäiriöistä kärsivillä henkilöillä.

Fyysisen terveyden lisäksi tässä tutkimuksessa tarkastellaan myös psyykkisiä piirteitä, jotka voivat parantaa syömishäiriötilan tunnistamisen tarkkuutta. Tämä sisältää kyselylomakkeeseen perustuvia arviointeja ja tietokoneistetun tehtävän psykologisten prosessien mittaamiseksi. Tarkemmin sanottuna 7-kohdan yleinen ahdistuneisuushäiriökysely (GAD-7) ja 9-kohtainen potilaan terveyskysely (PHQ-9) arvioivat ahdistuksen ja masennuksen vakavuuden, kun taas syömishäiriön tutkimuskysely (EDE-Q) arvioi. syömishäiriön piirteet, mukaan lukien syömisen rajoitus, syömishuoli, huolenaihe muotoon ja painoon. Nuoremmille osallistujille käytetään näiden kyselylomakkeiden nuorille tarkoitettuja versioita. Lisäksi, koska impulsiivisuus ja kognitiivinen hallinta muuttuvat usein syömishäiriöistä kärsivillä henkilöillä, tässä tutkimuksessa arvioidaan näitä kognitiivisia toimintoja käyttämällä mukautettua pysäytyssignaalitehtävää (SST), joka sisältää herkkiä vihjeitä, kuten korkeakalorisia ruokavihjeitä (ruokaspesifinen SST, FSST). Tämä tehtävä auttaa seuraamaan syömishäiriöiden etenemiseen liittyvää kognitiivista kontrollia ja mahdollisesti parantamaan näiden henkilöiden terveydentilan arvioiden tarkkuutta.

Tämän tutkimuksen tavoitteena on validoida edellä mainitut älylaitteen sieppaamat biomarkkerit ja mallit sekä tutkia muutoksia näissä biomarkkereissa ja psykologisessa tilassa syömishäiriöiden eri vaiheissa ja vaikeusasteissa. Tietoja kerätään 16 viikon ajalta sekä sairaalahoidossa olevilta että avohoitopotilailta. Suurin osa tiedoista, mukaan lukien elintärkeät ja fyysiset biomarkkerit, kasvotiedot ja itse ilmoittamat ahdistuneisuus- ja masennusmitat, kerätään viikoittain, joko kerran tai kahdesti viikossa, ja niitä mukautetaan harvemmin vierailevien henkilöiden osalta. Sen sijaan EDE-Q, FSST-tehtävä ja potilaiden hyväksymiskysely, jossa arvioidaan potilaiden hyväksyntää tiedonkeruumenettelyihin, suoritetaan kolme kertaa tutkimuksen aikana, viikoilla 1, 8 ja 16. Suorittamalla tämän tutkimuksen tutkijat odottavat lisäävän ei-invasiivisten seurantatyökalujen käytettävyyttä ja hyväksyntää, mikä antaa arvokasta tietoa syömishäiriöistä kärsivien henkilöiden terveydentilasta.