پیش‌بینی خطر اختلالات روان‌شناختی با استفاده از نشانگرهای رفتاری دیجیتال: یک چارچوب هوش مصنوعی و علوم رفتاری

نویسندگان

  • محمد مرادی گروه مشاوره خانواده، دانشگاه گیلان، رشت، ایران
  • مینا ابراهیمی گروه مشاوره خانواده، دانشگاه گیلان، رشت، ایران نویسنده
  • حسن رستمی گروه مشاوره خانواده، دانشگاه گیلان، رشت، ایران نویسنده

کلمات کلیدی:

نشانگرهای رفتاری دیجیتال, فنوتیپ‌سازی دیجیتال, اختلالات روان‌شناختی, هوش مصنوعی, یادگیری ماشین, سلامت روان دیجیتال, پیش‌بینی خطر

چکیده

پژوهش حاضر با هدف شناسایی مؤلفه‌ها، الزامات و سازوکارهای یک چارچوب بومی، اخلاق‌مدار و شخص‌محور برای پیش‌بینی خطر اختلالات روان‌شناختی با استفاده از نشانگرهای رفتاری دیجیتال، هوش مصنوعی و مبانی علوم رفتاری انجام شد. این پژوهش با رویکرد کیفی و روش تحلیل محتوای قراردادی انجام شد. مشارکت‌کنندگان شامل ۲۲ نفر از روان‌شناسان بالینی، روان‌پزشکان، متخصصان هوش مصنوعی و علم داده و کارشناسان سلامت دیجیتال شاغل در تهران بودند که با نمونه‌گیری هدفمند و با رعایت اصل بیشینه تنوع انتخاب شدند. داده‌ها صرفاً از طریق مصاحبه‌های نیمه‌ساختاریافته عمیق گردآوری شدند. اشباع نظری در مصاحبه نوزدهم حاصل شد و سه مصاحبه دیگر برای اطمینان از تثبیت مقوله‌ها انجام گرفت. مصاحبه‌ها پس از پیاده‌سازی کلمه‌به‌کلمه، با استفاده از فرایند کدگذاری اولیه، مقایسه مستمر، ادغام کدهای مشابه و تشکیل زیرمقوله‌ها و مقوله‌های اصلی تحلیل شدند. مدیریت، سازمان‌دهی و بازیابی داده‌ها با نرم‌افزار NVivo انجام شد و اعتبار یافته‌ها از طریق بازبینی مشارکت‌کنندگان، بازبینی همتایان، ثبت مسیر تحلیل و نمونه‌گیری با بیشینه تنوع بررسی شد. تحلیل مصاحبه‌ها به استخراج پنج مقوله اصلی منجر شد: «معماری چندوجهی نشانگرهای رفتاری دیجیتال»، «پیش‌بینی پویا و شخص‌محور»، «هوش مصنوعی قابل‌فهم و تحت نظارت انسان»، «حکمرانی اخلاقی، امنیت داده و عدالت الگوریتمی» و «ترجمان بالینی و بومی‌سازی فرهنگی». مشارکت‌کنندگان تأکید کردند که هیچ نشانگر منفردی برای پیش‌بینی اختلالات روان‌شناختی کافی نیست و تغییرات درون‌فردی در تحرک، خواب، ارتباطات، الگوی استفاده از تلفن همراه، زبان، صدا و شاخص‌های فیزیولوژیک باید در بافت زندگی، شرایط اجتماعی و خط پایه شخص تفسیر شوند. همچنین، خروجی سامانه باید به‌صورت سطح خطر احتمالی همراه با میزان عدم‌قطعیت ارائه شود، نه به‌عنوان تشخیص قطعی. چارچوب پیشنهادی نشان می‌دهد که پیش‌بینی معتبر خطر روان‌شناختی مستلزم ادغام داده‌های چندوجهی، مدل‌های زمانی و شخص‌محور، توضیح‌پذیری، ارزیابی سوگیری، رضایت پویا، حداقل‌گرایی داده و نظارت متخصص انسانی است. چنین سامانه‌ای می‌تواند به غربالگری زودهنگام، اولویت‌بندی ارجاع، پایش تغییرات و مداخله به‌موقع کمک کند، اما نباید جایگزین مصاحبه بالینی، قضاوت حرفه‌ای یا رابطه درمانی شود.

دانلودها

دسترسی به دانلود اطلاعات مقدور نیست.

مراجع

Adler, D. A., Stamatis, C. A., Meyerhoff, J., Mohr, D. C., Wang, F., Aranovich, G. J., Sen, S., & Choudhury, T. (2024). Measuring algorithmic bias to analyze the reliability of AI tools that predict depression risk using smartphone sensed-behavioral data. npj Mental Health Research, 3, Article 17. https://doi.org/10.1038/s44184-024-00057-y

Akre, S., Seok, D., Douglas, C., Aguilera, A., Carini, S., Dunn, J., Hotopf, M., Mohr, D. C., Bui, A. A. T., & Freimer, N. B. (2024). Advancing digital sensing in mental health research. npj Digital Medicine, 7, Article 362. https://doi.org/10.1038/s41746-024-01343-x

Alam, N., Giacco, D., Siddiqi, B., Singh, S. P., & Jilka, S. (2025). Investigating awareness and acceptance of digital phenotyping in Dhaka’s Korail slum: Qualitative study. JMIR Formative Research, 9, e65530. https://doi.org/10.2196/65530

Barnett, I., Torous, J., Staples, P., Sandoval, L., Keshavan, M., & Onnela, J.-P. (2018). Relapse prediction in schizophrenia through digital phenotyping: A pilot study. Neuropsychopharmacology, 43(8), 1660–1666. https://doi.org/10.1038/s41386-018-0030-z

Currey, D., & Torous, J. (2023). Digital phenotyping data to predict symptom improvement and mental health app personalization in college students: Prospective validation of a predictive model. Journal of Medical Internet Research, 25, e39258. https://doi.org/10.2196/39258

De Angel, V., Lewis, S., White, K., Oetzmann, C., Leightley, D., Oprea, E., Lavelle, G., Matcham, F., Pace, A., Mohr, D. C., Dobson, R., & Hotopf, M. (2022). Digital health tools for the passive monitoring of depression: A systematic review of methods. npj Digital Medicine, 5, Article 3. https://doi.org/10.1038/s41746-021-00548-8

Faurholt-Jepsen, M., Vinberg, M., Frost, M., Christensen, E. M., Bardram, J. E., & Kessing, L. V. (2015). Smartphone data as an electronic biomarker of illness activity in bipolar disorder. Bipolar Disorders, 17(7), 715–728. https://doi.org/10.1111/bdi.12332

Graneheim, U. H., & Lundman, B. (2004). Qualitative content analysis in nursing research: Concepts, procedures and measures to achieve trustworthiness. Nurse Education Today, 24(2), 105–112. https://doi.org/10.1016/j.nedt.2003.10.001

Henson, P., D’Mello, R., Vaidyam, A., Keshavan, M., & Torous, J. (2021). Anomaly detection to predict relapse risk in schizophrenia. Translational Psychiatry, 11, Article 28. https://doi.org/10.1038/s41398-020-01123-7

Hsieh, H.-F., & Shannon, S. E. (2005). Three approaches to qualitative content analysis. Qualitative Health Research, 15(9), 1277–1288. https://doi.org/10.1177/1049732305276687

Insel, T. R. (2017). Digital phenotyping: Technology for a new science of behavior. JAMA, 318(13), 1215–1216. https://doi.org/10.1001/jama.2017.11295

Jacobson, N. C., & Chung, Y. J. (2020). Passive sensing of prediction of moment-to-moment depressed mood among undergraduates with clinical levels of depression sample using smartphones. Sensors, 20(12), Article 3572. https://doi.org/10.3390/s20123572

Jacobson, N. C., Summers, B., & Wilhelm, S. (2020). Digital biomarkers of social anxiety severity: Digital phenotyping using passive smartphone sensors. Journal of Medical Internet Research, 22(5), e16875. https://doi.org/10.2196/16875

Joyce, D. W., Kormilitzin, A., Smith, K. A., & Cipriani, A. (2023). Explainable artificial intelligence for mental health through transparency and interpretability for understandability. npj Digital Medicine, 6, Article 6. https://doi.org/10.1038/s41746-023-00751-9

Lincoln, Y. S., & Guba, E. G. (1985). Naturalistic inquiry. Sage.

Martinez-Martin, N., Greely, H. T., & Cho, M. K. (2021). Ethical development of digital phenotyping tools for mental health applications: Delphi study. JMIR mHealth and uHealth, 9(7), e27343. https://doi.org/10.2196/27343

Meyerhoff, J., Liu, T., Kording, K. P., Ungar, L. H., Kaiser, S. M., Karr, C. J., Mohr, D. C., & others. (2021). Evaluation of changes in depression, anxiety, and social anxiety using smartphone sensor features: Longitudinal cohort study. Journal of Medical Internet Research, 23(9), e22844. https://doi.org/10.2196/22844

Onnela, J.-P., & Rauch, S. L. (2016). Harnessing smartphone-based digital phenotyping to enhance behavioral and mental health. Neuropsychopharmacology, 41(7), 1691–1696. https://doi.org/10.1038/npp.2016.7

Saeb, S., Lattie, E. G., Schueller, S. M., Kording, K. P., & Mohr, D. C. (2016). The relationship between mobile phone location sensor data and depressive symptom severity. PeerJ, 4, e2537. https://doi.org/10.7717/peerj.2537

Saeb, S., Zhang, M., Karr, C. J., Schueller, S. M., Corden, M. E., Kording, K. P., & Mohr, D. C. (2015). Mobile phone sensor correlates of depressive symptom severity in daily-life behavior: An exploratory study. Journal of Medical Internet Research, 17(7), e175. https://doi.org/10.2196/jmir.4273

Stamatis, C. A., Meyerhoff, J., Meng, Y., Lin, Z. C. C., Cho, Y. M., Liu, T., Karr, C. J., Curtis, B. L., Ungar, L. H., & Mohr, D. C. (2024). Differential temporal utility of passively sensed smartphone features for depression and anxiety symptom prediction: A longitudinal cohort study. npj Mental Health Research, 3, Article 1. https://doi.org/10.1038/s44184-023-00041-y

Tong, A., Sainsbury, P., & Craig, J. (2007). Consolidated criteria for reporting qualitative research: A 32-item checklist for interviews and focus groups. International Journal for Quality in Health Care, 19(6), 349–357. https://doi.org/10.1093/intqhc/mzm042

Wang, R., Chen, F., Chen, Z., Li, T., Harari, G., Tignor, S., Zhou, X., Ben-Zeev, D., & Campbell, A. T. (2014). StudentLife: Assessing mental health, academic performance and behavioral trends of college students using smartphones. In Proceedings of the 2014 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing (pp. 3–14). Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/2632048.2632054

Zulueta, J., Piscitello, A., Rasic, M., Easter, R., Babu, P., Langenecker, S. A., McInnis, M., Ajilore, O., Nelson, P. C., Ryan, K., & Leow, A. (2018). Predicting mood disturbance severity with mobile phone keystroke metadata: A BiAffect digital phenotyping study. Journal of Medical Internet Research, 20(7), e241. https://doi.org/10.2196/jmir.9775

دانلودها

گاه‌شمار انتشار

چاپ شده

شماره

نوع مقاله

Articles

نحوه استناد به مقاله

مرادی م., ابراهیمی م., & رستمی ح. (1404). پیش‌بینی خطر اختلالات روان‌شناختی با استفاده از نشانگرهای رفتاری دیجیتال: یک چارچوب هوش مصنوعی و علوم رفتاری. مطالعات رفتاری و اجتماعی در سلامت روان, 1(1), 81-98. https://jbssmh.com/index.php/jbssmh/article/view/11