Thông tin về khả năng di chuyển, mức độ sử dụng điện thoại, các kiểu mẫu ngủ – thức và các dữ liệu thụ động khác được thu thập từ điện thoại thông minh có liên quan đến các dấu hiệu hành vi gắn liền với nhiều dạng rối loạn tâm thần học (psychopathology), bao gồm cả gánh nặng sức khỏe tâm thần nói chung, theo một nghiên cứu mới cho biết.

Trong một nghiên cứu quan sát quy mô lớn trên nhóm người trưởng thành sống trong cộng đồng, các nhà nghiên cứu nhận thấy rằng các cảm biến của điện thoại thông minh đo lường hoạt động hằng ngày có thể ghi nhận được những đặc điểm hành vi riêng biệt, có khả năng hỗ trợ việc nhận diện thời điểm các triệu chứng sức khỏe tâm thần trở nên nghiêm trọng hơn.

Các phát hiện này góp phần bổ sung vào khối lượng nghiên cứu ngày càng gia tăng về kiểu hình số (digital phenotyping), một lĩnh vực phân tích dữ liệu thụ động thu thập từ điện thoại thông minh và thiết bị đeo để nhận diện các kiểu mẫu hành vi theo thời gian thực.

Mặc dù chưa sẵn sàng để áp dụng trong lâm sàng, các nhà nghiên cứu cho biết phân tích mới này gợi ý một số ứng dụng tiềm năng cho công nghệ cảm biến từ điện thoại thông minh, có thể được sử dụng song song với các thang đo do bác sĩ đánh giá và do bệnh nhân tự báo cáo, từ đó cung cấp cái nhìn tức thời về trải nghiệm thực tế của người bệnh và mở ra cơ hội can thiệp kịp thời.

“Nghiên cứu này giúp chúng tôi hiểu rõ hơn về phạm vi các dạng rối loạn tâm thần học (psychopathology) mà cảm biến điện thoại thông minh có thể phát hiện, cũng như mức độ đặc hiệu của các dấu hiệu hành vi đối với từng dạng bệnh lý tâm thần cụ thể,” tác giả chính Whitney R. Ringwald, Tiến sĩ (PhD), phó giáo sư và Chủ tịch danh dự Starke Hathaway ngành Tâm lý học Lâm sàng tại Đại học Minnesota, Minneapolis, chia sẻ với Medscape Medical News. “Nó mang lại một phương thức để đánh giá chức năng tâm lý trong đời sống hằng ngày và theo dõi các triệu chứng sức khỏe tâm thần một cách liên tục hơn, đặc biệt là ngoài môi trường lâm sàng,” bà nói thêm.

Liên kết dữ liệu với triệu chứng

Cho đến nay, các nghiên cứu hành vi sử dụng dữ liệu từ điện thoại thông minh thường có quy mô nhỏ và chỉ tập trung vào một rối loạn đơn lẻ như trầm cảm hoặc tâm thần phân liệt (schizophrenia). Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu cho rằng cách tiếp cận này có thể bỏ sót sự tương tác và chồng lặp giữa các triệu chứng vượt qua ranh giới chẩn đoán.

Để có được một bức tranh toàn diện hơn, Ringwald và các cộng sự đã sử dụng hệ thống phân loại phân cấp về rối loạn tâm thần học (hierarchical taxonomy of psychopathology – HiTOP), một khung lý thuyết tổ chức các triệu chứng sức khỏe tâm thần thành những lĩnh vực xuyên chẩn đoán (transdiagnostic domains). Các lĩnh vực này bao gồm: nội hóa (internalizing), tách biệt (detachment), cơ thể hóa (somatoform), đối kháng (antagonism), thiếu kiểm soát (disinhibition) và rối loạn tư duy (thought disorder).

“Một trong những đóng góp quan trọng của nghiên cứu này là việc các nghiên cứu trước đó chỉ xem xét một vài rối loạn trong Cẩm nang Chẩn đoán và Thống kê các Rối loạn Tâm thần (Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders – DSM),” Ringwald cho biết. “Chúng tôi đã tiếp cận theo hướng rộng hơn bằng cách đo lường các chiều kích triệu chứng bao quát hầu hết các dạng rối loạn tâm thần học (psychopathology), và sử dụng một cỡ mẫu lớn hơn nhiều.”

Nghiên cứu cắt ngang này đã tuyển chọn 557 người trưởng thành (83% là nữ; độ tuổi trung bình 30,7 tuổi; 81% là người da trắng). Những người tham gia hoàn thành một khảo sát sức khỏe tâm thần ban đầu, từ đó các nhà nghiên cứu tính toán một chỉ số tổng quát về gánh nặng triệu chứng tâm thần, gọi là yếu tố p (p-factor).

Sau đó, họ trải qua 15 ngày giám sát dựa trên điện thoại thông minh. Thiết bị cá nhân của họ thu thập dữ liệu thông qua hệ thống định vị toàn cầu (Global Positioning System – GPS), cảm biến gia tốc (accelerometer), mức sử dụng màn hình, nhật ký cuộc gọi, và chỉ số pin.

Các nhà nghiên cứu đã trích xuất 27 chỉ dấu hành vi từ các dữ liệu này, chẳng hạn như thời gian ở nhà (dựa trên dữ liệu GPS) và thời lượng giấc ngủ (dựa trên dữ liệu từ cảm biến gia tốc).

Tiếp theo, họ ánh xạ các chỉ dấu này với điểm số của người tham gia trong các lĩnh vực rối loạn tâm thần học, bằng cách đo cường độ liên kết thông qua hệ số tương quan bội (coefficient of multiple correlation – R) giữa từng trong số sáu lĩnh vực và 27 chỉ dấu hành vi.

Nhận diện các mô hình

Các triệu chứng tách biệt (detachment) (R = 0,42; khoảng tin cậy 95% [CI]: 0,29–0,54) và cơ thể hóa (somatoform) (R = 0,41; CI 95%: 0,30–0,53) cho thấy mối liên hệ mạnh nhất với dữ liệu hành vi. Mức độ tách biệt cao có liên quan đến các chỉ dấu hành vi như giảm đi bộ, dành nhiều thời gian ở nhà và ghé thăm ít địa điểm hơn.

Các triệu chứng cơ thể hóa – vốn thường bị bỏ qua trong các nghiên cứu cảm biến di động – cũng cho thấy mối liên hệ tương tự với mức độ hoạt động thể chất thấp.

Các mối liên hệ khác bao gồm: mức pin thấp ở những người có mức độ thiếu kiểm soát (disinhibition) cao — điều mà các nhà nghiên cứu cho rằng có thể phản ánh khiếm khuyết trong lập kế hoạch — và ít cuộc gọi hơn, thời lượng cuộc gọi ngắn hơn ở những người có mức độ đối kháng (antagonism) cao.

Các triệu chứng nội hóa (internalizing) cho thấy mối liên hệ tinh tế hơn, bao gồm các tương tác với màn hình điện thoại ngắn hơn nhưng diễn ra thường xuyên hơn.

Các nhà nghiên cứu cũng đã phân tích mối tương quan giữa các mô hình hành vi và điểm yếu tố p (p-factor) ban đầu của người tham gia. Những người có điểm yếu tố p ban đầu cao hơn có nhiều khả năng có dữ liệu cảm biến cho thấy giảm khả năng di chuyển (hệ số beta chuẩn hóa [β]: -0,22; khoảng tin cậy 95% [CI]: -0,32 đến -0,12), giờ đi ngủ muộn hơn (β = 0,25; CI 95%: 0,11–0,38), dành nhiều thời gian hơn ở nhà (β = 0,23; CI 95%: 0,14–0,32) và mức pin điện thoại thấp hơn (β = -0,16; CI 95%: -0,30 đến -0,01).

Theo các tác giả, những mô hình này có thể phản ánh các khiếm khuyết chung về động lực, lập kế hoạch, hoặc kiểm soát nhận thức, vốn xuất hiện trong nhiều dạng rối loạn tâm thần học (psychopathology). Nếu được xác nhận, các chỉ dấu hành vi như vậy có thể giúp các nhà lâm sàng nhận biết sớm khi các triệu chứng đang trở nên nghiêm trọng hơn, ngay cả khi chưa có một chẩn đoán cụ thể rõ ràng.

Kiểu hình số (Digital phenotyping): Một công cụ lâm sàng tiềm năng?

Mặc dù chưa sẵn sàng để ứng dụng trong lâm sàng, những phát hiện này cho thấy một số hướng ứng dụng đầy hứa hẹn.

Nếu được tích hợp vào chăm sóc y tế, công nghệ cảm biến từ điện thoại thông minh có thể giúp các nhà cung cấp dịch vụ y tế theo dõi thụ động các triệu chứng có thể báo hiệu tái phát, từ đó cho phép bác sĩ lâm sàng can thiệp kịp thời dựa trên hành vi thực tế trong đời sống hàng ngày. Các nhà nghiên cứu cho biết điều này đặc biệt có giá trị đối với những bệnh nhân gặp khó khăn trong việc tự báo cáo thay đổi hoặc có khả năng tiếp cận dịch vụ y tế hạn chế.

“Đây không phải là một phương án thay thế cho chăm sóc lâm sàng, mà là một công cụ bổ trợ tiềm năng, giúp chúng ta có được bức tranh phong phú hơn,” Ringwald chia sẻ.

Bà lưu ý rằng kiểu hình số (digital phenotyping) trong tương lai có thể hỗ trợ các can thiệp tức thời (just-in-time interventions) — chẳng hạn như đưa ra một chiến lược trị liệu ngắn gọn khi một cá nhân có dấu hiệu thu mình về hành vi hoặc gián đoạn hành vi.

Tuy nhiên, Ringwald nhấn mạnh rằng còn nhiều bước quan trọng cần thực hiện trước khi công nghệ này sẵn sàng triển khai trong thực tế.

“Đây vẫn là nghiên cứu ở giai đoạn sớm,” bà nói. “Chúng ta cần các mẫu nghiên cứu lớn hơn, đa dạng hơn, hiệu chuẩn cảm biến tốt hơn và các chiến lược để diễn giải dữ liệu ở cấp độ cá nhân trước khi có thể tích hợp công nghệ này vào hệ thống chăm sóc y tế.”

Tiềm năng và thận trọng

Trong một bài xã luận đi kèm, Christian A. Webb, Tiến sĩ (PhD), và Hadar Fisher, Tiến sĩ (PhD), đều thuộc Trường Y Harvard (Harvard Medical School) tại Boston, đã mô tả nghiên cứu này là “một đóng góp quan trọng cho lĩnh vực kiểu hình số (digital phenotyping) đang ngày càng phát triển.”

Nghiên cứu này “cho thấy giá trị tiềm năng của cách tiếp cận này, khi kết nối các hành vi thường ngày với các chiều kích triệu chứng vượt qua ranh giới chẩn đoán (transdiagnostic symptom dimensions),” họ viết.

Tuy nhiên, họ cũng cảnh báo rằng không nên diễn giải quá mức các dữ liệu hành vi.

“Dữ liệu hành vi số đơn thuần chỉ là hành vi. Chúng chỉ là những chỉ báo gián tiếp, sơ lược cho các trạng thái tâm thần bên trong, chứ không phải là những phản ánh trực tiếp về tâm trạng hay tư duy,” các tác giả viết.

Một tín hiệu đơn lẻ có thể mang nhiều ý nghĩa khác nhau tùy vào ngữ cảnh. “Cùng một tín hiệu có thể phản ánh hoạt động thể chất cường độ cao, cảm giác sợ hãi, hoặc trạng thái phấn khích.”

Để có thể hữu ích trong lâm sàng, họ bổ sung, công nghệ này phải chính xác, có khả năng mở rộng và được triển khai một cách đạo đức.

“Giấc mơ là xây dựng được một hệ thống chăm sóc cá nhân hóa, có thể mở rộng, ít gây phiền hà, và tiếp cận con người ở bất cứ nơi đâu họ đang sống,” Webb và Fisher viết. “Nếu chúng ta có thể làm đúng về mặt khoa học và đảm bảo các biện pháp an toàn, thì điện thoại thông minh không chỉ phổ biến trong túi áo của mỗi người, mà còn trở thành công cụ vô giá trong bộ công cụ lâm sàng của chúng ta.”

Nghiên cứu này được tài trợ bởi Viện Quốc gia về Lạm dụng Rượu và Nghiện Rượu (National Institute on Alcohol Abuse and Alcoholism), Viện Sức khỏe Tâm thần Quốc gia (National Institute of Mental Health), và Viện Khoa học Dịch thuật và Lâm sàng Đại học Pittsburgh (University of Pittsburgh Clinical and Translational Science Institute).

Ringwald và các đồng tác giả không báo cáo bất kỳ mối quan hệ tài chính liên quan nào. Webb được hỗ trợ một phần bởi Quỹ Tommy Fuss (Tommy Fuss Fund) và không có thông tin cần công bố thêm. Fisher không báo cáo xung đột lợi ích nào.

Người dịch: Nguyễn Sỹ Nguyên.

Người duyệt: Nguyễn Thị Thùy Trang.

Dịch từ trang: https://www.medscape.com/viewarticle/smartphone-data-reveal-patterns-psychopathology-2025a1000iy0