암 치료 후 정신 건강 상태 모니터링을 위한 연합 인공 지능 솔루션에 대한 전향적 관찰 연구(FAITH): 연구 프로토콜

BMC 정신의학 22권, 기사 번호: 817(2022) 이 기사 인용

1517 액세스

9 알트메트릭

측정항목 세부정보

우울증은 질병 궤적의 여러 지점에 걸쳐 암 환자에게 흔한 증상입니다. 일반 인구에 비해 유병률이 높음에도 불구하고 보고되지 않거나 눈에 띄지 않는 경우가 많습니다. 더욱이, 우울증의 신체 증상은 종양학적 맥락에서 흔하므로 암의 일반적인 증상으로 무시되어서는 안 됩니다. 일반적으로 의료 시스템과의 연결이 산발적이 되는 치료 후 기간의 심리적 고통을 추적하는 것은 훨씬 더 어려워집니다. FAITH 프로젝트의 주요 목표는 연합 기계 학습(ML) 접근 방식을 기반으로 암 생존자의 우울 증상을 원격으로 식별하고 예측하여 개인 정보 보호를 최적화하는 것입니다.

FAITH는 우울증 지표를 원격으로 분석하여 부정적인 경향을 예측합니다. 이러한 지표는 영양, 수면, 활동 및 음성이라는 별개의 범주로 처리되며 부분적으로는 웨어러블 기술을 통해 평가됩니다. 이번 연구에는 이전에 유방암이나 폐암 진단을 받은 환자 300명이 포함되며 원발암 종료 후 1~5년 후에 모집될 예정이다. 이번 연구는 암 생존자들의 우울증 증상과 삶의 질을 평가하기 위한 월간 평가와 함께 12개월간 종단적 전향적 관찰 코호트 연구로 구성될 예정이다. 1차 평가변수는 3개월, 6개월, 9개월, 12개월에 Hamilton Depression Rating Scale(Ham-D)로 측정한 우울증 증상의 중증도입니다. 2차 결과에는 자가 보고된 불안 및 우울증 증상(HADS 척도), 인지된 질이 포함됩니다. 기준선 및 월별 삶의 질(EORTC 설문지). FAITH는 연구 중에 수집된 예측 모델을 기반으로 개념적 연합 학습 프레임워크를 더욱 개발하여 사용자의 개인 데이터에 직접 액세스하지 않고도 우울증 예측 및 모니터링을 위한 기계 학습 모델을 구축하는 것을 목표로 합니다.

정신의학적 평가의 객관성에 대한 개선이 필요하다. 웨어러블 기술은 우울증과 불안의 잠재적인 지표를 제공하고 바이오피드백에 사용될 수 있습니다. FAITH 애플리케이션이 효과적이라면 의료 시스템에는 종양학적 환경에서 우울증 증상을 선별할 수 있는 새롭고 혁신적인 방법이 제공될 것입니다.

평가판 ID: ISRCTN10423782. 등록 날짜: 2022년 3월 21일.

동료 검토 보고서

2018년 유럽에서는 약 390만 건의 새로운 암 사례가 발생했습니다[1]. 암 검진과 조기 진단 기술의 발전으로 지난 수십 년 동안 암 생존율이 크게 높아졌으며, 암 진단을 받은 환자의 약 절반이 10년 이상 생존할 것으로 예상됩니다[2]. 암 생존자는 질병이나 치료로 인해 다양한 신체적 및/또는 심리사회적 후유증에 직면할 수 있습니다. 이러한 환자들은 통증, 피로, 인지 장애, 성기능 장애, 수면 장애, 괴로움, 불안, 우울증 등의 증상을 호소하는 경우가 많습니다[3,4,5].

우울증과 불안은 모두 암 환자에게 흔한 증상으로 일반 인구에 비해 유병률이 더 높습니다 [6]. 주목할 만한 점은 암 진단 후 5년까지 암 생존자 중에서 불안/우울증을 느끼는 비율이 더 높다는 점이다[7]. 그러나 이러한 증상은 흔히 암의 일반적인 증상으로 인식되지 않거나 무시되기도 한다[4, 8]. 장기 암 생존자 중 최근 검토[3]에서는 우울 증상이 있는 환자의 통합 유병률이 21%인 것으로 추정했습니다. 우울증이 최종적으로 진단되고 치료될 때까지 이들 환자들은 상당한 고통을 겪었고 삶의 질이 크게 저하되었습니다. 치료되지 않거나 치료되지 않은 우울증을 앓는 개인은 증상 부담의 악화를 경험할 확률이 높고 운동 가능성이 낮으며 삶의 질이 저하되고 가족의 심리적 부담이 가중되며 건강 관리 이용 및 지출이 증가합니다 [9,10,11 ]. 또한 우울증은 자살률 증가와 관련이 있을 수 있습니다[6]. 따라서 우울증 증상의 조기 식별은 매우 중요합니다.