CN112770666A - 用于评估精神分裂症的数字生物标志物 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及精神分裂症诊断和疾病管理的领域。具体地,其涉及一种评估受验者中的精神分裂症的方法,包括以下步骤:从数据集确定至少一个使用行为参数,所述数据集包括在第一预定义时间窗口内的针对移动设备的使用数据,其中所述移动设备已经被受验者使用;以及将确定的至少一个使用行为参数与参考进行比较,从而将评估精神分裂症。本发明还涉及一种移动设备,所述移动设备包括处理器、记录使用数据的至少一个传感器和数据库以及软件,所述软件被有形地嵌入到所述设备,并且当在所述设备上运行时,执行前述方法。本发明还考虑了一种包括移动设备和远程设备的系统,所述移动设备包括记录使用数据的至少一个传感器,所述远程设备包括处理器和数据库以及软件,所述软件被有形地嵌入到所述设备,并且当在所述设备上运行时,执行前述方法,其中所述移动设备和所述远程设备被可操作地彼此链接。此外,本发明涉及移动设备或系统用于评估精神分裂症分析数据集的用途,所述数据集包括在第一预定义时间窗口内的针对移动设备的使用数据,其中所述移动设备已经被受验者使用。
Description
本发明涉及精神分裂症或自闭症谱系障碍诊断和疾病管理的领域。具体地,其涉及一种评估受验者中的精神分裂症或自闭症谱系障碍的方法,包括以下步骤:从数据集确定至少一个使用行为参数,所述数据集包括在第一预定义时间窗口内的针对移动设备的使用数据,其中所述移动设备已经被受验者使用;以及将确定的至少一个使用行为参数与参考进行比较,从而将评估精神分裂症或自闭症谱系障碍。本发明还涉及一种移动设备,所述移动设备包括处理器、记录使用数据的至少一个传感器和数据库以及软件,所述软件被有形地嵌入到所述设备,并且当在所述设备上运行时,执行前述方法。本发明还考虑了一种包括移动设备和远程设备的系统,所述移动设备包括记录使用数据的至少一个传感器,所述远程设备包括处理器和数据库以及软件,所述软件被有形地嵌入到所述设备,并且当在所述设备上运行时,执行前述方法,其中所述移动设备和所述远程设备被可操作地彼此链接。此外,本发明涉及移动设备或系统用于评估精神分裂症分析数据集的用途,所述数据集包括在第一预定义时间窗口内的针对移动设备的使用数据,其中所述移动设备已经被受验者使用。
精神分裂症是精神疾病,其需要巨大的医疗和经济努力以被适当处置。精神分裂症导致10到25年之间的预期寿命中的减少。该疾病及其原因仍知之甚少,特别是,存在诸如肥胖、不良饮食、久坐不动的生活方式和吸烟等原因的持续不断的讨论,以及抗精神病药物或药物滥用(大麻)也可能增加风险。针对精神分裂症的风险因素包括性别、智力以及其他精神疾病(诸如抑郁症)的存在。
大约75%的患有精神分裂症的人有带有复发的持续性残疾。此外,全球约1600万人被怀疑患有中度或重度残疾。患有精神分裂症的患者中的平均自杀率是较高的。一些人完全恢复,并且其他人至少良好地融入社会中,然而,失业是问题。借助社区支持,大多数患有精神分裂症的患者能够独立生活。通常,针对精神分裂症的结果在发达国家中似乎更好。
精神分裂症的常规诊断包括自我报告的经历以及由精神健康专业人员进行的评估。各种标准已经由美国精神病学协会制定,发布精神障碍的诊断和统计手册的第五版(DSM 5)或世界卫生组织的疾病和相关健康问题的国际统计分类(ICD-10)。对于诊断精神分裂症,根据DSM 5,必须在至少一个月的时段内满足两个标准,并在至少六个月内对社会或职业功能具有显著影响。该人必须患有妄想症(delusions)、幻觉或言语混乱(disorganized speech)。第二个症状可能是阴性症状,或严重紊乱或紧张行为。ICD-10标准更加强调所谓的施奈德一级症状。然而,在实践中,两个系统之间的一致性是高的。
存在精神分裂症的各种亚型:偏执型、紊乱型、紧张型、未分化型、残留型、精神分裂症后抑郁型、单纯精神分裂症型、其他精神分裂症型(参见DSM 5或ICD 10)。
精神分裂症的鉴别诊断有时可能是困难的。特别是,其他几种精神疾病可能伴随类似的症状,例如双相障碍(bipolar disorder)、边缘性人格障碍(borderlinepersonality disorder)、药物中毒、药物诱发的精神病、社交焦虑障碍、回避型人格障碍和分裂型人格障碍(schizotypal personality disorder)。此外,神经性或一般疾病可能导致类似的症状,特别是代谢障碍、全身感染、梅毒、AIDS痴呆综合征、癫痫、边缘性脑炎、脑损伤、中风、多发性硬化症、甲状腺机能亢进、甲状腺机能减退和痴呆,诸如阿尔茨海默氏病、亨廷顿氏病、额颞叶痴呆和路易体痴呆。
所谓的阳性和阴性综合征量表(PANSS)是用于测量患有精神分裂症的患者的症状严重性的医学量表。替代地,可以应用简短阴性症状量表(BNSS)。两个量表都基于由心理健康专家执行的访谈,并且需要访谈者的丰富经验,以便给出可比较的(comparable)评估。
已经有关于使用智能电话数据来对患有精神分裂症的患者进行数字表型(digitally phenotyping)以及使用智能电话作为检测器和远程数据库系统来监视他们以进行评价的一些报告(Torous 2016;Wang 2016)。
自闭症谱系障碍是包括典型自闭症和相关医学状况的神经发育障碍。自闭症谱系障碍似乎具有在1000人中约为6个的患病率。不同的文化和种族背景之间的比率似乎是一致的。然而,男性似乎比女性更经常受到影响。典型症状包括社会交流和社会互动中的问题,以及行为、兴趣或活动的受限、重复模式。症状通常在一和两岁之间被识别。长期问题可能包括建立和保持关系、维持工作和执行日常任务方面中的困难。DSM 5将自闭症、阿斯伯格综合征、未另外指定的广泛性发育障碍(PDD-NOS)和儿童崩解性障碍识别为落入自闭症谱系障碍的组中的障碍。遗传原因以及环境影响作为潜在风险因素来讨论。
然而,存在对用于评估受影响患者中的精神分裂症和/或自闭症谱系障碍的可靠的措施的需要。
本发明潜在的技术问题可以在提供遵从前述需要的装置和方法中看到。该技术问题通过在权利要求中表征以及下面在本文中描述的实施例来解决。
本发明涉及一种评估受验者中的精神分裂症或自闭症谱系障碍的方法,其包括以下步骤:
a)从数据集确定至少一个使用行为参数,该数据集包括在第一预定义时间窗口内的针对移动设备的使用数据,其中所述移动设备已经被受验者使用;以及
b)将确定的至少一个使用行为参数与参考进行比较,从而将评估精神分裂症或自闭症谱系障碍。
典型地,该方法进一步包括步骤(c):基于在步骤(b)中执行的比较,确定受验者中与精神分裂症或自闭症谱系障碍相关联的阴性症状的改善、持续或恶化。
在一些实施例中,该方法还可以包括在步骤(a)之前,从使用移动设备的受验者获得数据集的步骤,该数据集包括在第一预定义时间窗口内的针对移动设备的使用数据。然而,典型地,该方法是在包括在第一预定义时间窗口内的针对移动设备的使用数据的现有数据集上执行的离体方法,其不需要与所述受验者的任何物理互动。
如根据本发明所提及的方法包括本质上由前述步骤组成的方法或者可以包括附加步骤的方法。
如下文中所使用的,术语“具有”、“包括”或“包含”或其任何任意语法变体以非排他性的方式使用。因此,这些术语既可以指代其中除了由这些术语引入的特征之外,在该背景中描述的实体中不存在另外的特征的情况,并且也可以指代其中存在一个或多个另外的特征的情况。作为示例,表述“A具有B”、“A包括B”和“A包含B”既可以指代其中除了B之外,A中不存在其他元素的情况(即其中A仅仅并且排他性地由B组成的情况),并且也可以指代其中除了B之外,实体A中存在一个或多个另外的元素(诸如元素C、元素C和元素D,或甚至另外的元素)的情况。
此外,应注意,术语“至少一个”、“一个或多个”或指示特征或元素可以存在一次或多于一次的类似表述典型地将在引入相应的特征或元素时仅使用一次。在下文中,在大多数情况下,当提及相应的特征或元素时,尽管相应的特征或元素可能存在一次或多于一次的事实,但是表述“至少一个”或“一个或多个”将不重复。
此外,如在下文中所使用的,术语“特别地”、“更特别地”、“具体地”、“更具体地”、“典型地”和“更典型地”或类似术语与附加的/替代的特征结合使用,而不限制替代的可能性。因此,由这些术语引入的特征是附加的/替代的特征,并且不旨在以任何方式限制权利要求的范围。如技术人员将认识到的,本发明可以通过使用替代特征来执行。类似地,由“在本发明的实施例中”或类似表述引入的特征旨在是附加的/替代的特征,而没有关于本发明的替代实施例的任何限制,没有关于本发明的范围的任何限制,并且没有关于组合以这样的方式引入的特征与本发明的其他附加的/替代的或非附加的/替代的特征的可能性的任何限制。
一旦已经获取包括在第一预定义时间窗口内的针对移动设备的使用数据的数据集,就可以由受验者在移动设备上执行该方法。典型地,移动设备和获取数据集的设备可以是物理上相同的,即相同的设备。这样的移动设备应具有数据获取单元,该数据获取单元典型地包括用于数据获取的装置,即检测或测量定量或定性物理参数并且将它们变换成电子信号的装置,该电子信号被传输到用于执行根据本发明的方法的移动设备中的评价单元。数据获取单元包括用于数据获取的装置,即检测或测量定量或定性物理参数并且将它们变换成电子信号的装置,该电子信号被传输到远离移动设备的设备并且用于执行根据本发明的方法。典型地,用于数据获取的所述装置包括至少一个传感器。将理解,在移动设备中可以使用多于一个传感器,即至少两个、至少三个、至少四个、至少五个、至少六个、至少七个、至少八个、至少九个或至少十个或甚至更多个不同的传感器。用作用于数据获取的装置的典型传感器是诸如陀螺仪、磁力计、加速度计、接近度传感器、温度计、计步器、指纹检测器、触摸传感器、语音记录器、光传感器、压力传感器、位置数据检测器、相机、GPS以及诸如此类的传感器。评价单元典型地包括处理器和数据库以及软件,该软件被有形地嵌入到所述设备,并且当在所述设备上运行时,执行本发明的方法。更典型地,这样的移动设备还可以包括诸如屏幕的用户接口,该用户接口允许向用户提供由评价单元执行的分析的结果。
替代地,它可以在相对于已经被用于获取所述数据集的移动设备而言是远程的设备上执行。在这种情况下,移动设备应仅包括用于数据获取的装置,即检测或测量定量或定性物理参数并且将它们变换成电子信号的装置,该电子信号被传输到远离移动设备的设备并且被用于执行根据本发明的方法。典型地,用于数据获取的所述装置包括至少一个传感器。将理解,在移动设备中可以使用多于一个传感器,即至少两个、至少三个、至少四个、至少五个、至少六个、至少七个、至少八个、至少九个或至少十个或甚至更多个不同的传感器。用作用于数据获取的装置的典型传感器是诸如陀螺仪、磁力计、加速度计、接近度传感器、温度计、计步器、指纹检测器、触摸传感器、语音记录器、光传感器、压力传感器、位置数据检测器、相机、GPS以及诸如此类的传感器。因此,移动设备和用于执行本发明的方法的设备可以是物理上不同的设备。在这种情况下,移动设备可以通过用于数据传输的任何手段与用于执行本发明的方法的设备相对应。这样的数据传输可以通过永久或临时的物理连接来实现,所述物理连接诸如同轴、纤、光纤或双绞线、10 BASE-T线缆。替代地,它可以通过使用例如无线电波的临时或永久无线连接来实现,所述无线连接诸如Wi-Fi、LTE、高级LTE或蓝牙。因此,为了执行本发明的方法,唯一的要求是存在从使用移动设备的受验者获得的包括在第一预定义时间窗口内的针对移动设备的使用数据的数据集。所述数据集也可以从获取移动设备传输或者存储在永久或临时存储器设备上,所述永久或临时存储器设备随后可以被用于将数据传送到用于执行本发明的方法的设备。在该设置中执行本发明的方法的远程设备典型地包括处理器和数据库以及软件,该软件被有形地嵌入到所述设备,并且当在所述设备上运行时,执行本发明的方法。更典型地,所述设备还可以包括诸如屏幕的用户接口,该用户接口允许向用户提供由评价单元执行的分析的结果。
如本文中使用的术语“评估”指代确定或提供用于诊断受验者是否患有精神分裂症或自闭症谱系障碍和/或表现出与其相关联的一种或多种阴性症状的帮助。典型地,如本文中所指的评估包括确定所述阴性症状的改善、持续或恶化,更典型地,所述阴性症状的改善。如本领域技术人员将理解的,这样的评估尽管是优选的,但是对于100%的被调查受验者而言通常可能是不正确的。然而,该术语要求可以正确地评估受验者的统计显著部分。在没有另外困难的情况下,可以由本领域技术人员使用各种公知的统计评价工具来确定一部分是否为统计显著的,所述各种公知的统计评价工具例如是置信区间的确定、p值确定、Student的t检验、Mann-Whitney检验等。可以在Dowdy和Wearden的Statistics forResearch, John Wiley & Sons, New York 1983中找到细节。被典型地设想的置信区间为至少50%、至少60%、至少70%、至少80%、至少90%或至少95%。p值典型地为0.2、0.1、0.05。因此,本发明的方法典型地通过提供用于评价包括在第一预定义时间窗口内的针对移动设备的使用数据的数据集的手段来帮助精神分裂症或自闭症谱系障碍的评估。该术语还包括精神分裂症或自闭症谱系障碍的任何种类的诊断、监视或分期。
在本发明的方法的实施例中,所述评估精神分裂症包括评估与精神分裂症相关联的至少一种阴性症状,所述阴性症状选自由以下各项组成的组:无社会性(asociality)、失语(alogia)、冷漠(apathy)、快感缺乏(anhedonia)和注意力受损。典型地,所述评估精神分裂症包括确定与精神分裂症相关联的至少一种阴性症状的改善。
在本发明的方法的又一实施例中,所述评估自闭症谱系障碍包括评估与自闭症谱系障碍相关联的至少一种症状,所述症状选自由以下各项组成的组:社会交流和社会互动,以及行为、兴趣或活动的受限、重复模式。典型地,所述评估自闭症谱系障碍包括确定与自闭症谱系障碍相关联的至少一种症状的改善。
如本文中使用的术语“精神分裂症”指代通过异常行为和理解现实的能力受损表征的精神障碍。典型的阴性症状包括无社会性、失语、冷漠、快感缺乏和注意力受损。患有精神分裂症的受验者还可能有另外的精神问题,诸如焦虑、抑郁或药物滥用障碍。这些症状典型地在年轻的成年期中首次显现,并在长时间内逐渐恶化。已经讨论了针对精神分裂症的几个原因,包括环境原因,诸如药物滥用、怀孕或感染期间的营养或遗传原因。如本文中所使用的术语包括精神分裂症的所有亚型,即偏执型、紊乱型、紧张型、未分化型、残留型、精神分裂症后抑郁型、单纯精神分裂症型或其他精神分裂症型(参见DSM 5或ICD-10)。
典型地,精神分裂症可以通过由精神健康专家应用阳性和阴性综合征量表(PANSS)或简短阴性症状量表(BNSS)对受验者进行访谈来诊断。
针对精神分裂症的疗法措施包括用抗精神病药物(诸如阿立哌唑、阿塞那平、布雷哌唑(brexpiprazole)、卡利拉嗪(cariprazine)、氯丙嗪、氟奋乃静(fluphenazine)、伊潘立酮、洛沙平、鲁拉西酮(lurasidone)、莫林酮(molindone)、帕利哌酮(paliperidone)、奋乃静(perphenazine)、甲哌氯丙嗪(prochlorperazine)、利培酮、三氟拉嗪、氨磺必利、奥氮平、喹硫平、氟哌啶醇(haloperidole)和氯氮平)治疗,或物理疗法。此外,心理和/或社会咨询也是合适的措施。
如本文中使用的术语“自闭症谱系障碍”指代一组神经发育障碍,包括自闭症和相关医学状况。典型症状包括社会交流和社会互动中的问题,以及行为、兴趣或活动的受限、重复模式。症状通常在一和两岁之间被识别。长期问题可能包括建立和保持关系、维持工作和执行日常任务方面中的困难。DSM 5将自闭症、阿斯伯格综合征、未另外指定的广泛性发育障碍(PDD-NOS)和儿童崩解性障碍识别为落入自闭症谱系障碍的组中的障碍。遗传原因以及环境影响作为潜在风险因素来讨论。
可以被用于治疗自闭症谱系障碍患者的药物包括神经递质再摄取抑制剂(氟西汀)、三环抗抑郁药(丙咪嗪)、抗惊厥药(拉莫三嗪)、非典型抗精神病药(氯氮平)和乙酰胆碱酯酶抑制剂(利凡斯的明(rivastigmine))。
如本文中所使用的术语“受验者”典型地涉及哺乳动物。根据本发明的受验者典型地可能患有或应被怀疑患有精神分裂症自闭症谱系障碍,即其可能已经示出与所述疾病相关联的阴性症状中的一些或全部。
在本发明的方法的实施例中,所述受验者是人。
术语“至少一个使用行为参数”意指可以根据本发明确定一个或多个使用行为参数,即至少两个、至少三个、至少四个、至少五个、至少六个、至少七个、至少八个、至少九个或至少十个或甚至更多个不同的表现参数(performance parameter)。因此,对于根据本发明的方法可以确定的不同的使用行为参数的数量不存在上限。然而,典型地,所确定的移动设备使用数据的每个数据集将有一个和十二个之间的不同的使用行为参数。
如本文中所使用的术语“使用行为参数”指代指示受验者相对于移动设备的使用行为的参数。这典型地包括更通常地在受验者穿戴或携带该设备时测量的受验者的行为。例如,根据本发明的移动设备可以是智能电话。根据本发明的要应用的数据集应包括在预定义时间段内记录的针对所述智能电话的使用数据。基于所述数据,可以计算反映受验者相对于智能电话的使用行为的使用行为参数,例如频率、使用或不使用的种类(被动使用)或使用强度等。更典型地,(一个或多个)使用行为参数应当是在精神分裂症的情况下从下面的表1和/或表2选择的记录变量,或者在自闭症谱系障碍的情况下从下面的表4和/或表5选择的记录变量,即选自由以下各项组成的组:电话和app使用参数,特别是联系人(ID的数量)、呼叫(频率、时间、持续时间、方向(即呼入或呼出呼叫))、消息SMS(频率、使用的字符数、持续时间、方向)、应用(App)使用(App的名称、频率、时间、持续时间)、使用中的屏幕(频率、时间、持续时间)、WIFI和/或蓝牙使用(可见WIFI和/或蓝牙连接的数量、使用的连接的数量)、环境声音参数,特别是音量和音高(pitch)(音量功率、时间)、言语分类器(频率、时间、持续时间)、梅尔频率倒频谱系数、移动参数,特别是活动参数(三轴加速度(20Hz)、时间)、位置(模糊GPS,即行进的距离和方向)、以及光和接近度参数(随时间变化的环境光的量、随时间变化的物体的接近度)。此外,根据本发明的方法,触摸行为参数可以被用作(一个或多个)行为参数。典型地,可以设想触摸互动,特别是向下触摸、滑动和向上触摸、触摸移动的长度和方向性、仅触摸事件的Y坐标、时间戳、其是否发生在键盘上、和/或键入行为,特别是字符类型(字母、数字、标点符号、编辑字符、功能键、表情符号)、仅用于以下字符类型的实际字符:标点符号(例如句号、感叹号、编辑字符(例如空格、删除、退格)、时间戳。因此,更典型地,(一个或多个)使用行为参数在精神分裂症的情况下应该是选自下面的表3的记录变量,或者在自闭症谱系障碍的情况下应该是选自下面的表6的记录变量。
更典型地,至少一个使用行为参数可以是前述参数的组合。例如,可以设想以下组合:
电话和app使用参数、环境声音、移动参数、以及光和接近度参数;
电话和app使用参数、移动参数、以及光和接近度参数;
电话和app使用参数、环境声音、以及光和接近度参数;
电话和app使用参数、环境声音和移动参数;
环境声音、移动参数以及光和接近度参数;
电话和app使用参数和环境声音;
电话和app使用参数以及移动参数;
电话和app使用参数、以及光和接近度参数;
环境声音和移动参数;
环境声音、以及光和接近度参数。
在实施例中,至少一个行为参数是与如上阐述的触摸行为参数结合的前述组合中的任何组合。
在本发明的方法的实施例中,所述至少一个使用行为参数在精神分裂症的情况下是根据下面的表1、2和/或3的记录变量,或者在自闭症谱系障碍的情况下是根据表4、5和/或6的记录变量。
术语“包括针对移动设备的使用数据的数据集”指代反映或指示由移动设备执行或用移动设备执行的不同使用或任务的数据的整体,所述数据已经在第一时间窗口内由移动设备记录或从移动设备获取。如在该背景中所指代的第一时间窗口是其中受验者使用或被怀疑使用移动设备的预定义时间窗口,即它是在其期间记录或获取数据集的时间段。使用数据典型地可以是电话使用数据、应用(App)使用数据、环境噪声数据、移动捕获数据和/或位置捕获数据。第一时间窗口可以具有适用于记录数据的任何长度,该数据可以被用于导出有意义的至少一个使用行为参数。例如,如果应该测量电话呼叫的持续时间,则所述第一时间窗口应该至少在所述电话呼叫内持续。典型地,在标准化的时间窗口内记录使用数据,该标准化的时间窗口例如一个或多个小时、一天或多天、一周或多周、或一月或多月。取决于受验者和环境,技术人员熟知如何选择合适的重新定义的第一时间窗口,以用于记录或获取包括移动设备使用数据的数据集的目的。
在本发明的方法的实施例中,针对移动设备的所述使用数据包括选自由以下各项组成的组的数据:电话使用数据、应用(App)使用数据、环境噪声数据、移动捕获数据和位置捕获数据。
如本文中所使用的术语“移动设备”指代包括适用于获得数据集的至少一个传感器和数据记录装备的任何便携式设备,所述数据集包括针对移动设备的使用数据。这可能还需要数据处理器和存储单元、语音记录设备、扬声器以及用于在移动设备上接收来自受验者的输入的显示器。此外,根据受验者的活动应将数据记录并编译为将在移动设备本身上或者在第二设备上通过本发明的方法来评价的数据集。取决于所设想的特定设置,移动设备包括数据传输装备以便将所获取的数据集从移动设备传送到另外的设备,这可能是必要的。特别适合作为根据本发明的移动设备的是智能电话、便携式多媒体设备或平板计算机。替代地,可以使用具有数据记录的便携式传感器以及处理装备。
在本发明的方法的实施例中,所述移动设备是智能电话、智能手表、可穿戴传感器、便携式多媒体设备或平板计算机。
确定至少一个使用行为参数可以通过从包括在第一预定义时间窗口内的针对移动设备的使用数据直接导出期望的测量值来实现,其中所述移动设备已经被受验者使用。替代地,使用行为参数可以整合来自数据集的一个或多个测量值,并且因此,可以通过诸如计算之类的数学运算从数据集导出。典型地,通过自动化算法(例如通过计算机程序)从数据集导出表现参数,所述计算机程序当被有形地嵌入在由所述数据集进给(feed)的数据处理设备上时自动地从数据集导出使用行为参数。
如本文中所使用的术语“参考”指代允许评估受验者中的精神分裂症或自闭症谱系障碍并且优选地评估与其相关联的阴性症状的改善的鉴别器。这样的鉴别器可以是用于指示受验者的使用行为参数的值,该受验者患有精神分裂症或自闭症谱系障碍,并且优选地,表现出与其相关联的阴性症状,或者未患有精神分裂症或自闭症谱系障碍,并且优选地,表现出与其相关联的阴性症状。
原则上,这样的参考的值可以从已知患有精神分裂症或自闭症谱系障碍的受验者或受验者的组、并且特别是表现出与其相关联的阴性症状的受验者或受验者的组导出。如果所确定的使用行为参数与参考相同或高于从参考导出的阈值,则受验者可以被标识为患有精神分裂症或自闭症谱系障碍,并且优选地,与其相关联的阴性症状。如果所确定的使用行为参数不同于参考,并且特别是低于所述阈值,则受验者应被标识为未患有精神分裂症或自闭症谱系障碍或具有精神分裂症或自闭症谱系障碍的改善,或至少具有与其相关联的阴性症状的改善。
替代地,它可以从已知未患有精神分裂症或自闭症谱系障碍的受验者或受验者的组、并且特别是未表现出与其相关联的阴性症状的受验者或受验者的组导出。如果来自受验者的确定的表现参数与参考相同或低于从参考导出的阈值,则受验者可以被标识为未患有精神分裂症或自闭症谱系障碍或具有精神分裂症或自闭症谱系障碍的改善,或至少具有与其相关联的阴性症状的改善。如果所确定的表现参数不同于参考,并且特别是高于所述阈值,则该受验者应被标识为患有精神分裂症或自闭症谱系障碍,并且优选地,与其相关联的阴性症状。
更典型地,参考可以是来自包括在第二预定义时间窗口内的针对移动设备的使用数据的先前确定的使用行为参数,其中所述移动设备已经被受验者使用,其中所述第二时间窗口已经在第一时间窗口之前。在这样的情况下,相对于先前确定的使用行为参数不同的、来自实际数据集的确定的使用行为参数应根据疾病的先前状态或伴随其的症状以及由使用行为参数表示的使用的种类来指示改善或恶化。基于使用的种类和先前的使用行为参数,技术人员知道如何可以将所述参数用作参考。确定的使用行为参数和参考之间的典型差异通过针对记录变量的预期变化来反映,所述记录变量在精神分裂症的情况下指示在下面的表1或2和/或3中列出的改善,或在自闭症谱系障碍的情况下指示表4、5和/或6中列出的改善。
典型地,如果与在精神分裂症的情况下如下面的表1或2和/或3中所指示的参考或者在自闭症谱系障碍的情况下如表4、5和/或6中所指示的参考相比,至少一个使用行为参数改善,则确定与精神分裂症或自闭症谱系障碍相关联的至少一种阴性症状的改善。
在本发明的方法的实施例中,所述参考是至少一个使用行为参数,该使用行为参数已经在包括在第一预定义时间窗口之前的第二预定义时间窗口内的针对移动设备的使用数据的数据集中确定。第一和第二时间窗口可以由第三预定义时间段(即预定义监视时段)分离。典型地,这样的时段也可以取决于范围从几天到几周到几月到几年的第一和第二时间窗口的长度,这取决于疾病进展、状态或发展或针对个体受验者的疗法措施的持续时间。
通过在诸如计算机之类的数据处理设备上实现的自动化比较算法,可以实现将所确定的至少一个使用行为参数与参考进行比较。彼此比较的是所确定的使用行为参数的值和所述所确定的使用行为参数的参考,如本文中别处详细指定的。作为比较的结果,可以评估所确定的使用行为参数与参考相同或不同,还是与参考有某种关系(例如,大于或低于参考)。基于所述评估,受验者可以被标识为患有精神分裂症,并且优选地,表现出与其相关联的阴性症状(“划入(rule-in)”),或者不(“划去(rule-out)”)。为了评估,将考虑参考的种类,如结合根据本发明的合适参考在别处所描述的那样。
此外,本领域技术人员将理解,前述实施例以及下面在本文中指定的那些实施例是指指代精神分裂症(如果精神分裂症应被评估的话),而它们是指指代自闭症谱系障碍(如果所述自闭症谱系障碍应被评估的话)。
此外,通过确定所确定的使用行为参数与参考之间的差异的程度,对精神分裂症或自闭症谱系障碍的定量评估应是可能的。要理解,可以通过将实际地确定的使用行为参数与用作参考的较早前确定的使用行为参数相比较来确定改善、恶化或未改变的总体疾病状况或其症状。基于所述使用行为参数的值中的定量差异,可以确定并可选地还量化改善、恶化或未改变的状况。如果使用其他参考,诸如来自患有精神分裂症或自闭症谱系障碍的受验者的参考,则将理解,定量差异在某个疾病阶段可以被分配给参考集体的情况下是有意义的。相对于该疾病阶段,可以在这样的情况下确定并可选地还量化恶化、改善或未改变的疾病状况。
对受验者中的精神分裂症或自闭症谱系障碍的评估被指示给受验者或另一个人,诸如医疗从业者。典型地,这通过在移动设备或评价设备的显示器上显示评估结果来实现。替代地,针对疗法的建议(诸如药物治疗)或针对某种生活方式的建议(例如,某种营养饮食或康复措施)被自动地提供给受验者或其他人。为此目的,将所确定的诊断与分配给数据库中的不同诊断的建议相比较。一旦所确定的诊断与所存储和分配的诊断中的一个匹配,由于将建议分配给与所确定的诊断匹配的所存储的诊断,就可以标识合适的建议。因此,典型地设想了建议和诊断以关系数据库的形式存在。然而,允许标识合适的建议的其他布置也是可能的并且为技术人员所知。
因此,在实施例中,本发明的方法还包括确定精神分裂症或自闭症谱系障碍疗法或针对至少与其相关联的阴性症状的疗法是否是成功的。
在这样的情况下,典型地,在第二和第一时间窗口之间,受验者已经接受精神分裂症或自闭症谱系障碍疗法或针对至少与其相关联的阴性症状的疗法。更典型地,所述疗法是基于药物的疗法。
与精神分裂症或自闭症谱系障碍相关联的至少一种阴性症状的改善典型地指示成功疗法。
此外,一个或多个使用行为参数也可以被存储在移动设备上,或者典型地实时显示给受验者。存储的使用行为参数可以被组合成时间进程或类似的评价措施。这样的评价表现参数可以作为对于根据本发明的方法调查的使用行为的反馈而提供给受验者。典型地,这样的反馈可以以电子格式在移动设备的合适显示器上提供,并且可以被链接到如上面指定的疗法或康复措施的建议。
此外,评价使用行为参数还可以被提供给医生的办公室或医院中的医疗从业者以及其他健康护理提供者,诸如在临床试验的背景下的诊断测试的开发者或药物开发者、健康保险提供者或者公共或私人健康护理系统的其他利益相关者(stakeholder)。
典型地,用于评估受验者中的精神分裂症或自闭症谱系障碍的本发明的方法可以如下执行:
首先,从现有数据集确定至少使用行为参数,所述现有数据集包括在第一预定义时间窗口内的针对移动设备的使用数据,其中所述移动设备已经被受验者使用。所述数据集可以已经从移动设备被传输到诸如计算机的评价设备,或者可以在移动设备中被处理,以便从数据集导出至少使用行为参数。
第二,通过例如使用由移动设备的数据处理器或者由评价设备(例如,计算机)所执行的计算机实现的比较算法来将所确定的至少使用行为参数与参考相比较。相对于在比较中使用的参考评估比较的结果,并且基于所述评估,受验者将被标识为患有精神分裂症或自闭症谱系障碍的受验者,或者未患有精神分裂症或自闭症谱系障碍的受验者,或者表现出与其相关联的阴性症状的改善的受验者,或者未表现出与其相关联的阴性症状的改善的受验者。
第三,所述评估的结果被指示给受验者或被指示给另一个人,诸如医疗从业者。然而,将理解,对于最终的临床诊断或评估,另外的因素或参数可以被临床医生考虑。
此外,针对疗法的建议被自动地提供给受验者或其他人。为此目的,将所确定的诊断与分配给数据库中的不同诊断的建议相比较。一旦所确定的诊断与所存储和分配的诊断中的一个匹配,由于将建议分配给与所确定的诊断匹配的所存储的诊断,就可以标识合适的建议。典型的建议在精神分裂症的情况下包括用抗精神病药物(诸如阿立哌唑、阿塞那平、布雷哌唑、卡利拉嗪、氯丙嗪、氟奋乃静、伊潘立酮、洛沙平、鲁拉西酮、莫林酮、帕利哌酮、奋乃静、甲哌氯丙嗪、利培酮、三氟拉嗪、氨磺必利、奥氮平、喹硫平、氟哌啶醇和氯氮平)的疗法,或物理疗法,或在自闭症谱系障碍的情况下包括神经递质再摄取抑制剂(氟西汀)、三环抗抑郁药(丙咪嗪)、抗惊厥药(拉莫三嗪)、非典型抗精神病药(氯氮平)和乙酰胆碱酯酶抑制剂(利凡斯的明)。此外,心理和/或社会咨询也是合适的措施。
然而,作为替代或附加地,作为诊断基础的至少使用行为参数将被存储在移动设备上。典型地,它应通过合适的评价工具(诸如时间进程组合算法)与其他存储的表现参数一起来评价,所述合适的评价工具在移动设备上实现,所述移动设备可以如本文中别处所指定的那样电子地协助疗法建议。
鉴于以上内容,本发明还具体地考虑了一种评估精神分裂症或自闭症谱系障碍和优选地受验者中的与其相关联的阴性症状的改善的方法,其包括以下步骤:
a)从使用移动设备所述受验者获得数据集,该数据集包括在第一预定义时间窗口内的针对移动设备的使用数据,其中所述移动设备已经被受验者使用;
b)确定从所述数据集确定的至少一个使用行为参数;
c)将所确定的至少一个使用行为参数与参考进行比较;以及
d)基于在步骤(b)中执行的比较,典型地,通过确定受验者是否患有精神分裂症或自闭症谱系障碍或表现出与其相关联的阴性症状的改善,来评估精神分裂症或自闭症谱系障碍,并且优选地评估受验者中的与其相关联的阴性症状的改善。
有利地,已经在作为本发明基础的研究中发现,从数据集获得的使用行为参数可以被用于评估所述受验者中的精神分裂症或自闭症谱系障碍,所述数据集包括在第一预定义时间窗口内的针对移动设备的使用数据,其中所述移动设备已经被受验者使用。具体地,所述使用行为参数可以被用于标识所述受验者中与精神分裂症或自闭症谱系障碍相关联的阴性症状的改善,并因此帮助对受验者的监视,所述受验者例如如本文中别处指定的经历精神分裂症或自闭症谱系障碍疗法的受验者。可以通过使用诸如无所不在的智能电话、便携式多媒体设备或平板计算机之类的移动设备来以方便的方式从精神分裂症或自闭症谱系障碍患者获取所述数据集,受验者在所述移动设备上执行主动或被动压力测试。随后可以通过本发明的方法来评价获取的数据集以得到适合作为数字生物标记的使用行为参数。可以在相同的移动设备上执行所述评价或者可以在分离的远程设备上执行它。此外,通过使用这样的移动设备,可以直接地向患者提供关于疗法措施的建议,即无需在医生的办公室或医院救护车中咨询医疗从业者。归功于本发明,由于通过本发明的方法使用实际确定的使用行为参数,可以将精神分裂症或自闭症谱系障碍患者的生活状况更精确地调整到实际的疾病状态。从而,可以针对功效来评价药物治疗,并且可以使剂量方案适于患者的当前状态。要理解,本发明的方法典型地是需要来自受验者的现有数据集的数据评价方法。在该数据集内,该方法确定至少一个使用行为参数,该使用行为参数可以被用于评估精神分裂症或自闭症谱系障碍。
因此,本发明的方法可以用于:
-评估疾病状况;
-监视患者,特别是在现实生活、日常情况中和以大规模地监视患者;
-支持患者的疗法建议;
-调查药物功效,例如还在临床试验期间也调查药物功效;
-促进和/或帮助疗法决策制定;
-支持医院管理;
-支持健康保险评估和管理;和/或
-支持公共卫生管理中的决策。
本发明还考虑了一种计算机程序、计算机程序产品或具有有形地嵌入所述计算机程序的计算机可读存储介质,其中所述计算机程序包括当在数据处理设备或计算机上运行时执行如上面指定的本发明的方法的指令。具体地,本公开进一步包括:
-包括至少一个处理器的计算机或计算机网络,其中该处理器适于执行根据本说明书中描述的实施例之一的方法,
-计算机可加载数据结构,当数据结构在计算机上执行时,该计算机可加载数据结构适于执行根据本说明书中描述的实施例之一的方法,
-计算机脚本,其中当程序在计算机上执行时,计算机程序适于执行根据本说明书中描述的实施例之一的方法,
-包括程序装置的计算机程序,该程序装置用于当计算机程序在计算机上或计算机网络上执行时,执行根据本说明书中描述的实施例之一的方法,
-包括根据前述实施例的程序装置的计算机程序,其中程序装置被存储在对计算机可读的存储介质上,
-存储介质,其中数据结构被存储在存储介质上,并且其中数据结构适于在已经被加载到计算机或计算机网络的主存储装置和/或工作存储装置中之后执行根据本说明书中描述的实施例之一的方法,
-具有程序代码装置的计算机程序产品,其中该程序代码装置可以被存储或被存储在存储介质上,如果该程序代码装置在计算机上或计算机网络上执行,则用于执行根据本说明书中描述的实施例之一的方法,
-典型地被加密的数据流信号,其包括数据集,所述数据集包括在第一预定义时间窗口内的针对移动设备的使用数据,其中所述移动设备已经被受验者使用,以及
-典型地被加密的数据流信号,其包括从数据集导出的至少一个使用行为参数。
本发明进一步涉及一种用于从数据集确定至少一个使用行为参数的方法,该数据集包括在第一预定义时间窗口内的针对移动设备的使用数据,其中所述移动设备已经被受验者使用:
a)从所述数据集导出至少一个使用行为参数;以及
b)将确定的至少一个使用行为参数与参考进行比较,
其中,典型地,所述至少一个使用行为参数可以帮助评估精神分裂症或自闭症谱系障碍,并且优选地,评估所述受验者中的与其相关联的阴性症状的改善。
此外,在实施例中,本发明考虑了一种用于使用本文中所指定的使用行为参数结合已知的用于治疗精神分裂症的疗法措施来治疗精神分裂症的方法。特别地,这涉及一种用于治疗精神分裂症的方法,其包括以下步骤:
a)从数据集确定至少一个使用行为参数,该数据集包括在第一预定义时间窗口内的针对移动设备的使用数据,其中所述移动设备已经被受验者使用;
b)将确定的至少一个使用行为参数与参考进行比较,从而将评估精神分裂症;以及
c)对受验者施用针对精神分裂症的疗法措施。
优选地,针对精神分裂症的疗法措施包括用抗精神病药物(诸如阿立哌唑、阿塞那平、布雷哌唑、卡利拉嗪、氯丙嗪、氟奋乃静、伊潘立酮、洛沙平、鲁拉西酮、莫林酮、帕利哌酮、奋乃静、甲哌氯丙嗪、利培酮、三氟拉嗪、氨磺必利、奥氮平、喹硫平、氟哌啶醇和氯氮平)治疗,或物理疗法。此外,心理和/或社会咨询也是合适的措施。
在另外的实施例中,本发明考虑了使用行为参数结合上述针对精神分裂症的疗法措施,以用于在精神分裂症的治疗中使用。
本发明涉及一种移动设备,该移动设备包括处理器、记录使用数据的至少一个传感器和数据库以及软件,该软件被有形地嵌入到所述设备,并且当在所述设备上运行时,执行本发明的方法。
所述移动设备因此被配置成能够获取数据集并且从其中确定使用行为参数。此外,它被配置成执行与参考的比较,并确定精神分裂症或自闭症谱系障碍的评估,如本文中别处详细描述的那样。
在另外的实施例中,本发明考虑了所述移动设备结合上述针对精神分裂症的疗法措施,以用于在精神分裂症的治疗中使用。
在又一个实施例中,本发明涉及用于在用于精神分裂症的治疗的方法中使用的针对精神分裂症的抗精神病药物,其中使用如本文中所指定的评估精神分裂症的方法来调查和/或适配抗精神病药物的功效。
在又一个实施例中,本发明涉及用于在用于精神分裂症的治疗的方法中使用的针对精神分裂症的抗精神病药物,其中使用如本文中所指定的评估精神分裂症的方法来监视患者。
针对精神分裂症的抗精神病药物可以优选地包括阿立哌唑、阿塞那平、布雷哌唑、卡利拉嗪、氯丙嗪、氟奋乃静、伊潘立酮、洛沙平、鲁拉西酮、莫林酮、帕利哌酮、奋乃静、甲哌氯丙嗪、利培酮、三氟拉嗪、氨磺必利、奥氮平、喹硫平、氟哌啶醇和氯氮平。
本发明进一步涉及一种包括移动设备和远程设备的系统,该移动设备包括记录使用数据的至少一个传感器,该远程设备包括处理器和数据库以及软件,该软件被有形地嵌入到所述设备,并且当在所述设备上运行时,执行本发明的方法,其中所述移动设备和所述远程设备被可操作地彼此链接。
在“可操作地彼此链接”下,要理解,设备被连接以允许数据从一个设备传送到另一个设备。典型地,设想至少从受验者获取数据的移动设备被连接到执行本发明的方法的步骤的远程设备,使得所获取的数据可以被传输到远程设备以供处理。然而,远程设备也可以向移动设备传输数据,该数据诸如控制或监督其适当功能的信号。在移动设备与远程设备之间的连接可以通过永久或临时的物理连接来实现,所述物理连接诸如同轴、纤、光纤或双绞线、10 BASE-T线缆。替代地,它可以通过使用例如无线电波的临时或永久无线连接来实现,所述无线连接诸如Wi-Fi、LTE、高级LTE或蓝牙。另外的细节可以在本说明书中的别处找到。对于数据获取,移动设备可以包括用户接口,诸如屏幕或用于数据获取的其他装备。
本发明进一步考虑了使用本发明的移动设备或系统来评估精神分裂症或自闭症谱系障碍,分析包括在第一预定义时间窗口内的针对移动设备的使用数据的数据集,其中所述移动设备已经被受验者使用。
本发明还考虑了一种评估患有精神病学、神经发育学、神经退行性、神经肌肉和神经自身免疫障碍的患者的神经状态的方法
a)从数据集确定至少一个使用行为参数,所述数据集包括在第一预定义时间窗口内的针对移动设备的使用数据,其中所述移动设备已经被受验者使用;以及
b)将所确定的至少一个使用行为参数与参考进行比较,从而将评估精神分裂症或自闭症谱系障碍。
进一步考虑的是一种评估患有精神分裂症、双相障碍、抑郁症、自闭症谱系障碍、帕金森氏病、阿尔茨海默氏病、亨廷顿氏病、脊髓性肌萎缩、肌萎缩性侧索硬化症、杜兴肌营养不良、多发性硬化症的患者的神经状态的方法。
a)从数据集确定至少一个使用行为参数,所述数据集包括在第一预定义时间窗口内的针对移动设备的使用数据,其中所述移动设备已经被受验者使用;以及
b)将所确定的至少一个使用行为参数与参考进行比较,从而将评估精神分裂症或自闭症谱系障碍。
在下文中,提及了也可以通过本发明的方法来评估的疾病:
帕金森氏病包括评估与帕金森氏病相关联的至少一种症状,所述症状选自由以下各项组成的组:运动迟缓、震颤、僵硬、运动障碍、不自主移动、言语困难、步态问题和行走困难、疲劳和昼夜节律变化、处理速度、注意力的认知受损,
亨廷顿氏病包括评估与亨廷顿氏病相关联的至少一种症状,所述症状选自由以下各项组成的组:精神运动减缓、舞蹈症(抽搐、扭动)、进行性构音障碍、僵硬和肌张力障碍、社交退缩、处理速度、注意力、计划、视觉空间处理、学习(尽管回忆完整)的进行性认知受损、疲劳和昼夜节律变化
脊髓性肌萎缩,包括评估与脊髓性肌萎缩相关联的至少一种症状,所述症状选自由以下各项组成的组:张力减退和肌肉无力、疲劳和昼夜节律变化
杜兴肌营养不良,包括评估与脊髓性肌萎缩相关联的至少一种症状,所述症状选自由以下各项组成的组:张力减退和肌肉无力、步态异常、注意力、语言学习、记忆和社会交流与互动的认知发育迟缓、疲劳和昼夜节律变化。
肌萎缩性侧索硬化症包括评估与肌萎缩性侧索硬化症相关联的至少一种症状,所述症状选自由以下各项组成的组:张力减退和肌肉无力、关于协调的问题、肌肉僵硬、肌肉的丧失、肌肉痉挛或反射过度。
多发性硬化症,包括评估与多发性硬化症相关联的至少一种症状,所述症状选自由以下各项组成的组:精细运动能力受损、针刺和需求(pins and needs)、手指麻木、疲劳和昼夜节律变化、步态问题和行走困难、包括关于处理速度的问题的认知受损。
在下文中,列出了本发明的另外的特定实施例:
实施例1.一种评估受验者中的精神分裂症或自闭症谱系障碍的方法,包括以下步骤:
a)从数据集确定至少一个使用行为参数,该数据集包括在第一预定义时间窗口内的针对移动设备的使用数据,其中所述移动设备已经被受验者使用;以及
b)将确定的至少一个使用行为参数与参考进行比较,从而将评估精神分裂症或自闭症谱系障碍。
实施例2.实施例1的方法,其中所述评估精神分裂症包括评估与精神分裂症相关联的至少一种阴性症状,所述阴性症状选自由以下各项组成的组:无社会性、失语、冷漠、快感缺乏和注意力受损,并且其中所述评估自闭症谱系障碍包括评估与自闭症谱系障碍相关联的至少一种阴性症状,所述阴性症状选自由以下各项组成的组:社会交流和社会互动,以及行为、兴趣或活动的受限、重复模式。
实施例3.实施例2的方法,其中所述评估精神分裂症或自闭症谱系障碍包括确定与精神分裂症或自闭症谱系障碍相关联的至少一种阴性症状的改善。
实施例4.实施例1至3中的任一项的方法,其中,所述针对移动设备的使用数据包括选自由以下各项组成的组的数据:电话使用数据、应用(App)使用数据、环境噪声数据、移动捕获数据和位置捕获数据。
实施例5.实施例1至4中的任一项的方法,其中所述至少一个使用行为参数在精神分裂症的情况下是根据表1、2和/或3的记录变量,并且在自闭症谱系障碍的情况下是根据表4、5和/或6的记录变量。
实施例6.实施例5的方法,其中,如果与在精神分裂症的情况下如表1 2和/或3中所指示的参考以及在自闭症谱系障碍的情况下如表4、5和/或6中所指示的参考相比,至少一个使用行为参数改善,则确定与精神分裂症或自闭症谱系障碍相关联的至少一种阴性症状的改善。
实施例7.实施例1至6中的任一项的方法,其中所述参考是至少一个使用行为参数,该使用行为参数已经在包括在第一预定义时间窗口之前的第二预定义时间窗口内的针对移动设备的使用数据的数据集中确定。
实施例8.实施例7的方法,其中在第二和第一时间窗口之间,受验者已经接受精神分裂症或自闭症谱系障碍疗法或针对至少与其相关联的阴性症状的疗法。
实施例9.实施例8的方法,其中所述疗法是基于药物的疗法。
实施例10.实施例8或9的方法,其中与精神分裂症或自闭症谱系障碍相关联的至少一种阴性症状的改善指示成功疗法。
实施例11.实施例1至10中的任一项的方法,其中,所述移动设备是智能电话、智能手表、可穿戴传感器、便携式多媒体设备或平板计算机。
实施例12.实施例1至11中的任一项的方法,其中所述受验者是人。
实施例13.一种移动设备,包括处理器、记录使用数据的至少一个传感器和数据库以及软件,该软件被有形地嵌入到所述设备,并且当在所述设备上运行时,执行实施例1至12中的任一项的方法。
实施例14.一种包括移动设备和远程设备的系统,所述移动设备包括记录使用数据的至少一个传感器,所述远程设备包括处理器和数据库以及软件,所述软件被有形地嵌入到所述设备,并且当在所述设备上运行时,执行实施例1至12中的任一项的方法,其中所述移动设备和所述远程设备被可操作地彼此链接。
实施例15.根据实施例13的移动设备或实施例14的系统用于评估精神分裂症或自闭症谱系障碍分析数据集的用途,该数据集包括在第一预定义时间窗口内的针对移动设备的使用数据,其中所述移动设备已经被受验者使用。
实施例16.一种用于治疗精神分裂症的方法,其包括实施例1至12中的任一项的方法,并且进一步包括以下步骤:
c)对受验者施用针对精神分裂症的疗法措施。
实施例17.用于在用于精神分裂症的治疗的方法中使用的针对精神分裂症的抗精神病药物,其中使用实施例1至12中的任一项的评估精神分裂症的方法来调查和/或适配抗精神病药物的功效。
贯穿本说明书引用的所有参考文献在此相对于其整个公开内容并且相对于本说明书中提到的具体公开内容通过引用并入。
附图:
图1示出了用于从患者捕获数据的App的激活(A),通知患者关于将被捕获的使用行为,即联系人(B)、电话呼叫和消息(C)、App使用(D)、环境噪声(E)、位置和移动(F)。此外,该App将通知如何可以停止或中断数据捕获(G)。
图2示出了来自患者的捕获的数据的简档(profile)。
示例
现在将通过以下(一个或多个)示例说明本发明。然而,(一个或多个)示例不应被解释为限制本发明的范围。
示例1:对精神分裂症患者中的16周内的移动电话行为的调查
将在16周的时段(观察时段)内监视患有精神分裂症的100个患者的智能电话使用行为。患者将使用基于Android的智能电话。患者可能接受药物。将被调查的智能电话使用包括电话使用、App使用、环境噪声、移动、位置和一般处置以及触摸行为。
在下面的表1、2和/或3中,指示了捕获的数据、变量(使用参数)和与精神分裂症的改善相关联的预期。
为了捕获所述使用数据,将在患者的智能电话上安装App。该App将自动捕获某个时间窗口内的使用行为数据,从其导出如表1和表2中所指示的使用行为参数,并将这些参数存储在智能电话上。数据捕获将在观察时段(例如每天)期间执行几次。一旦数据捕获开始以及当其结束时,App将通知患者(图1)。此外,为了保护数据保护规定,该App将在观察时段的开始时由调查者激活,并在观察时段的结束时由所述调查者卸载。将仅观察已经给予其知情同意(informed consent)的患者。在观察时段之前、期间或之后期间可能被传送的所有数据都将被加密。
图2中描绘了来自患者的捕获数据的简档。
示例2:对精神分裂症患者中的16周内的移动电话行为的调查
将在16周的时段(观察时段)内监视患有自闭症谱系障碍的100个患者的智能电话使用行为。患者将使用基于Android的智能电话。患者可能接受药物。将被调查的智能电话使用包括电话使用、App使用、环境噪声、移动、位置和一般处置以及触摸行为。
在下面的表4、2和/或6中,指示了捕获的数据、变量(使用参数)和与自闭症谱系障碍的改善相关联的预期。
为了捕获所述使用数据,将在患者的智能电话上安装App。该App将自动捕获某个时间窗口内的使用行为数据,从其导出如表1和表2中所指示的使用行为参数,并将这些参数存储在智能电话上。数据捕获将在观察时段(例如每天)期间执行几次。一旦数据捕获开始以及当其结束时,App将通知患者(图1)。此外,为了保护数据保护规定,该App将在观察时段的开始时由调查者激活,并在观察时段的结束时由所述调查者卸载。将仅观察已经给予其知情同意的患者。在观察时段之前、期间或之后期间可能被传送的所有数据都将被加密。
引用的参考文献
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Claims (15)
1.一种评估受验者中的精神分裂症的方法,包括以下步骤:
a)从数据集确定至少一个使用行为参数,所述数据集包括在第一预定义时间窗口内的针对移动设备的使用数据,其中所述移动设备已经被受验者使用;以及
b)将确定的至少一个使用行为参数与参考进行比较,从而将评估精神分裂症。
2.根据权利要求1所述的方法,其中所述评估精神分裂症包括评估与精神分裂症相关联的至少一种阴性症状,所述阴性症状选自由以下各项组成的组:无社会性、失语、冷漠、快感缺乏和注意力受损。
3.根据权利要求2所述的方法,其中所述评估精神分裂症包括确定与精神分裂症相关联的至少一种阴性症状的改善。
4.根据权利要求1至3中的任一项所述的方法,其中,所述针对移动设备的使用数据包括选自由以下各项组成的组的数据:电话使用数据、应用(App)使用数据、环境噪声数据、移动捕获数据和位置捕获数据。
5.根据权利要求1至4中的任一项所述的方法,其中,所述至少一个使用行为参数是选自由以下各项组成的列表的记录变量
(i)日志记录的app使用、日志记录的屏幕打开和/或日志记录的WIFI和蓝牙;以及
(ii)触摸行为,在实施例中,触摸互动和/或键入行为。
6.根据权利要求5所述的方法,其中如果所述至少一个使用行为参数改善如下,则确定与精神分裂症相关联的至少一种阴性症状的改善:
(i)app使用:非社交app和/或游戏的时间和频率减少,社交app中的频率和花费的时间增加,使用App花费的时间的总量的减少;每次患者使用电话时解锁持续时间减少,白天期间网络(WIFI)和设备(蓝牙)的数量增加,连接到最常用网络(家)的持续时间减少,和/或连接到不同于最常用网络的网络的持续时间增加;以及
(ii)触摸行为:非社交app和/或游戏中的活动和互动减少;与社交app的互动增加;如通过滑动手势测量的app中的浏览行为减少;键入行为的量增加;社交app中键入行为的量增加;某些标点符号的使用增加,所述标点符号在实施例中是问号和感叹号;键入行为更快。
7.根据权利要求1至6中的任一项所述的方法,其中所述参考是至少一个使用行为参数,所述使用行为参数已经在包括在第一预定义时间窗口之前的第二预定义时间窗口内的针对移动设备的使用数据的数据集中确定。
8.根据权利要求7所述的方法,其中在第二和第一时间窗口之间,受验者已经接受精神分裂症疗法或针对至少与其相关联的阴性症状的疗法。
9.根据权利要求8所述的方法,其中,所述疗法是基于药物的疗法。
10.根据权利要求8或9所述的方法,其中与精神分裂症相关联的至少一种阴性症状的改善指示成功疗法。
11.根据权利要求1至10中的任一项所述的方法,其中,所述移动设备是智能电话、智能手表、可穿戴传感器、便携式多媒体设备或平板计算机。
12.根据权利要求1至11中的任一项所述的方法,其中所述受验者是人。
13.一种移动设备,包括处理器、记录使用数据的至少一个传感器和数据库以及软件,所述软件被有形地嵌入到所述设备,并且当在所述设备上运行时,执行权利要求1至12中的任一项的方法。
14.一种包括移动设备和远程设备的系统,所述移动设备包括记录使用数据的至少一个传感器,所述远程设备包括处理器和数据库以及软件,所述软件被有形地嵌入到所述设备,并且当在所述设备上运行时,执行权利要求1至12中的任一项的方法,其中所述移动设备和所述远程设备被可操作地彼此链接。
15.根据权利要求13的移动设备或权利要求14的系统用于评估精神分裂症分析数据集的用途,所述数据集包括在第一预定义时间窗口内的针对移动设备的使用数据,其中所述移动设备已经被受验者使用。
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