アプリケーションがバイポーラ気分変動を予測する方法|

Michael A. Keller / Corbis

主な事実

• 双極性障害は、衝動的行動を伴う躁病エピソードと、自殺をもたらす可能性のあるうつ病エピソードによって特徴づけられる。人の基本的な気分は、音声および音声のパターンに反映される。
• 気分に関連する音声特徴を特定し、双極躁状態またはうつ状態をおそらく検出することができる。

• 毎日の音声および音声の音響特性の微妙な変化Androidのスマートフォンにインストールされると、PRIORIと呼ばれる新しいアプリは、スマートフォンの実験的なアプリで、ある日双極性障害を持つ人々の気分の変化を予測することができます。バックグラウンドで実行され、ユーザーの電話の側を自動的に記録します。アプリは録音を暗号化し、ミシガン大学（U-M）のエンジニアリングラボに送信します。そこでは、機械学習プログラムが、気分状態の差し迫った変化が起こっているかどうかを示す、変化を捜すために、ユーザの音声パターンの音響特徴を分析する。

躁状態またはうつ状態への移行を検出することによって、双極性障害を有する患者は、本格的なエピソードが生じる前に治療を受ける。さらに、テストと洗練を重ねた後、ハンティングトン病、パーキンソン病、統合失調症などの人の発言パターンに変化をもたらす他の神経障害を持つ人々を監視するのに役立つ可能性もある。

「PRIORIの含意はUMのコンピュータ科学者やエンジニアとともにこのアプリケーションを開発しているUM Professor Melvin McInnis（MD）は語る。 「音声を診断ツールとしてではなく、個人が医者に診てもらう必要があるときの予測子として使用することができればどうでしょうか？」

生命を乱す障害

双極性障害は、躁うつ病からうつ病までの病的気分変動によって特徴付けられる精神病である。全世界の人々の約2.4％が、精神医学のアーカイブ誌の2011年の調査によると、生活のある時点で双極性障害と診断されている。そして、4.4パーセントで、米国は双極性障害の生涯有病率が最も高いと報告されている。

双極性障害は一般に人命を破壊する。重度の躁病のエピソードでは、患者は過度に幸せな気持ちから極度の過敏症になる可能性があります。躁病エピソードの間に起こりうる他の行動変化には以下が含まれる：

速やかに話すこと、異なるアイデアの間で頻繁に跳ねること

過度のエネルギーレベルおよび睡眠の必要性の減少

• 精神病の信念および妄想
• 個人の職業生活と職業生活
• 一方、うつ病エピソードは完全に反対である。患者のエネルギーレベルは非常に低く、睡眠の必要性が高まっています。彼らは食欲や何かをしたいという欲求がほとんどなく、最も重篤な場合には自分自身を世話することができません。また、彼らはしばしば自殺思考を持つ。実際、バイポーラ症例の20％までが自殺につながると推定されています。McInnis博士は言います。
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双極性障害を持つ人々を助けることの難しさの1つは、またはうつ状態のエピソードは、既に患者の生活に影響を与え始めた後にのみ診断することができる、とMcInnisは述べています。精神科医は、自分の患者の行動を追跡し、エネルギーレベル、睡眠パターン、自宅や職場の他の人々との交流などを確実に記録します。 「気分状態の変化の臨床的特徴を探している」とMcInnisは付け加えている。特に、気分の変化は人々の発言の違いと関連していることが知られている。例えば、躁病エピソードに向かう人々は、より大きくて速く話すことができますが、うつ病エピソードに入る人々は遅く話をして、長く沈黙することがあります。

「[PRIORIのための]アイデアは、人の話し方の変化に気分の状態の変化が伴うという事実から進化しました。」とMcInnisは言います。 「私たちの仮説は、発声音の要素を使って気分の変化を特定し、それを早期に治療することができるということです。」

双極性障害研究の今後の方向性

McInnisと彼のチームは、イタリアの音響、音声、および信号処理に関する国際会議で5月8日に発表したPRIORIのパイロット研究

研究のために、急速に循環する双極性障害（年4回以上の気分変動を意味する）最大1年間のアプリです。アプリは発信コールを録音し、機械学習プログラムは、ピッチとラウドネスの変化がそれぞれ異なるジッタやシマーなど、さまざまな音響機能の録音を分析しました。研究者は、スピーチの重要な特徴を気分状態と結びつけるために、参加者の気分を毎週モニターした。最後に予備実験では、躁状態と抑うつ状態が特定の発話パターンに関連していることが示された。チームは現在、PRIORIを使用してより大きな研究を行うことを検討しています。これには、バイポーラ患者の数が多く、病気のない参加者もいれば、このアプリが差し迫った躁病やうつ病のエピソードを予測するのを助けることができます。

「私たちが現在持っているのは、気分に関連する音響的な特徴です」とMcInnisは言います。 「われわれが知らないのは、その機能がどのくらい早くデータに現れるかである。躁鬱病やうつ病エピソードを早期に予測できるか？」