Психиатрия Всемирная психиатрия
№03 2021

Растущая область цифровой психиатрии: современные данные и будущее приложений, социальных сетей, чат-ботов и виртуальной реальности №03 2021

Номера страниц в выпуске:318-335
Резюме. 
В период, когда пандемия COVID-19 значительно увеличила использование телемедицины, мобильные технологии для психического здоровья – такие как приложения для смартфонов, виртуальная реальность, чат-боты и социальные сети – также привлекли к себе внимание. Эти цифровые технологии здоровья предлагают потенциал доступных и расширяемых вмешательств, которые могут улучшить традиционный уход. В данной статье мы представляем полный обзор в области цифровой психиатрии, охватывающий три направления. Во-первых, мы описываем актуальность последних технологических достижений в области исследования и терапии психического здоровья, подробно рассказывая о том, как смартфоны, социальные сети, искусственный интеллект и виртуальная реальность открывают новые возможности для "цифрового фенотипирования" и дистанционного вмешательства. Во-вторых, мы рассматриваем текущие обоснования использования этих новых технологических подходов в различных контекстах психического здоровья, охватывая их развивающуюся эффективность в самоуправлении психическим благополучием и раннем вмешательстве, а также более новые исследования, поддерживающие их использование в клиническом лечении длительных психических заболеваний, включая глубокую депрессию, тревожные расстройства, биполярные и психотические расстройства, расстройства пищевого поведения и употребления психоактивных веществ, а также психическое здоровье в детском и подростковом возрасте. В-третьих, мы обсуждаем наиболее актуальные проблемы и возможности на пути к реальному внедрению технологий, используя структуру "Комплексное продвижение действий по внедрению исследований в здравоохранение" (i-PARIHS), чтобы объяснить, как сами инновации, получатели этих инноваций и контекст, окружающий инновации, должны быть учтены, чтобы способствовать их принятию и использованию в системах охраны психического здоровья. Мы пришли к выводу, что новые технологические возможности смартфонов, искусственного интеллекта, социальных сетей и виртуальной реальности уже меняют психиатрическую помощь непредвиденными и захватывающими способами, каждый из которых сопровождается ранней, но многообещающей доказательной базой. Мы указываем на необходимость дальнейших усилий по усилению процессов внедрения и подробно описываем ключевые вопросы на уровне пациентов, поставщиков услуг и политики, которые необходимо решить, чтобы цифровые технологии здравоохранения действительно улучшили исследования и лечение психического здоровья в будущем.


Ключевые слова: ментальное здоровье, цифровое здоровье, психиатрия, психическое здоровье, мобильные приложения, виртуальная реальность, социальные сети, чат-боты, цифровое фенотипирование, внедрение.
Проблемы психического здоровья ежегодно затрагивают более миллиарда человек во всем мире 1 , а депрессия является основной причиной инвалидности 2 . Программа действий по устранению пробелов в области психического здоровья (mhGAP) Всемирной организации здравоохранения описывает научно обоснованные мероприятия по преодолению этого глобального кризиса, однако признает, что препятствия включают отсутствие доступных услуг и финансирования 3 .
О масштабах этих барьеров, даже для стран с высоким уровнем дохода, говорится в докладе правительства США от декабря 2020 г., в котором указывается, что для оказания научно обоснованной психиатрической помощи только в США потребуется дополнительно 4 млн обученных специалистов 4 . В глобальном масштабе просто нереально предположить, что практика, основанная исключительно на индивидуальном обслуживании, когда-либо сможет удовлетворить этот спрос. Таким образом, еще до возникновения пандемии COVID-19 рос интерес к возможной роли новых технологий в расширении медицинского обслуживания.
Быстрый международный рост доступа к цифровым технологиям здравоохранения (DHTs) и их возможностей представляет собой реальный путь к расширению традиционной психиатрической помощи и сокращению разрыва между потребностью в лечении и возможностями ее оказания. В данной статье мы рассматриваем DHTs как инновации, выходящие за рамки электронных медицинских карт или классической телепсихиатрии, и вместо этого фокусируемся на последних разработках приложений для смартфонов, виртуальной реальности, социальных сетей и чат-ботов.
Хотя интеграция данных DHTs в систему охраны психического здоровья начиналась несколько медленно, ограничения, вызванные пандемией COVID-19, привели к смене парадигмы, поскольку принятие, интерес и использование цифрового здравоохранения претерпели фундаментальные изменения. Несмотря на то, что реакция служб здравоохранения на неудовлетворенные потребности, вызванные пандемией, была различной, недавнее исследование, охватившее 17 различных стран, сообщило об общем расширении использования цифрового здравоохранения в учреждениях, оказывающих психиатрическую помощь, а также о возобновлении поддержки содействия его внедрению во время пандемии 5 . Более широкое использование этих технологий в ответ на пандемию связано не только со способностью DHTs обеспечивать людей медицинской помощью в условиях действия правил социального дистанцирования, но и с недавними инновациями в этих технологиях, которые позволяют предоставлять масштабируемые, недорогие и доступные решения в области охраны психического здоровья 6,7 .
В данном обзоре мы изучаем технологии, имеющиеся научные данные и вопросы внедрения, наиболее актуальные для интеграции цифровой психиатрии в систему охраны психического здоровья. В первом разделе мы обсуждаем такие технологические средства, как смартфоны, социальные сети, виртуальную реальность и чат-ботов как инновации в революции цифровой психиатрии. Во втором разделе обсуждаются последние исследования, информирующие о фактических клинических данных DHTs, с акцентом на исследования смартфонов, охватывающие их использование в различных контекстах, от укрепления общественного психического здоровья и благополучия до лечения длительных психических заболеваний. В третьем разделе определены основные проблемы, стоящие на пути внедрения технологий, и обсуждаются потенциальные решения для улучшения использования и содействия научно обоснованному внедрению DHTs в систему охраны психического здоровья во всем мире.

ИНСТРУМЕНТЫ И ТЕХНОЛОГИИ

В статье журнала New York Times в 2012 г., была опубликована статья “Врач может принять Вас в любое время и в любом месте” 8 , которая подчеркивает, что использование смартфонов в психиатрической помощи обсуждается и ожидается уже почти десять лет. Смартфоны быстро стали движущей силой цифрового здравоохранения благодаря особым свойствам, определяющим как аппаратное, так и программное обеспечение этих устройств.
С точки зрения аппаратного обеспечения, они компактны и не нуждаются в проводном подключении, имеют низкую стоимость при покупке и эксплуатации, что делает их основными устройствами обеспечения повсеместного подключения/доступа в Интернет для большей части населения планеты. Датчики на этих устройствах позволяют собирать новые данные и использовать графическую/вычислительную мощность для осуществления индивидуальных вмешательств.
Согласно данным опроса 2018 г., 76% людей в странах с развитой экономикой и 45% в странах с развивающейся экономикой владеют смартфоном 9 , а недавние данные из США показывают, что уровень владения смартфоном может достигать 70% даже среди людей с тяжелыми психическими заболеваниями 10-12 . Хотя цифровой разрыв все еще существует, можно предположить, что в ближайшем будущем большинство людей во всем мире будут иметь доступ к смартфонам в той или иной форме.
С точки зрения программного обеспечения относительная простота создания новых программ для смартфонов (называемых приложениями или " apps "), в сочетании с централизованными онлайн-платформами для их поиска, обмена и загрузки (т.е. " app store " – магазин приложений), создает почти безграничный потенциал для любой новой идеи быстро стать "приложением", которое в свою очередь может быть легко распространено среди любого количества пользователей, потенциально охватывая миллиарды людей по всему миру. Кроме того, смартфоны могут служить цифровым "хабом" для интеграции новых устройств, таких как переносные приборы и другие датчики.
В контексте психического здоровья самым ярким результатом такого внимания к смартфонам стал массовый приток приложений, направленных на терапевтическое вмешательство практически при всех известных проблемах с психическим здоровьем 13 . Наряду с терапевтическими вмешательствами на основе приложений, смартфоны также обладают потенциалом для укрепления психического здоровья рядом других способов, включая: a) сбор продольных, плотных и мультимодальных данных о психическом здоровье для использования в диагностике и мониторинге; b) анализ данных, чаще с помощью парадигм машинного обучения, для получения действенных выводов и прогнозов на клиническом индивидуальном уровне; и с) предлагая широкий спектр мероприятий, часто выходящих за рамки самого приложения, путем облегчения связи с клинической помощью, поддержкой сверстников, персонализированными ресурсами, неотложной помощью и даже новыми методами лечения. Ниже мы более подробно расскажем о доказательствах многогранного и масштабного применения смартфонов.

Сенсорные данные смартфона и цифровое фенотипирование

До недавнего времени значительная часть представлений о возникновении, рецидиве или временных изменениях психических расстройств основывалась главным образом на данных крупных проспективных исследований. Несмотря на свою полезность, широкие представления, полученные на основе таких данных, могут не отражать индивидуальные различия или более тонкие временные взаимосвязи между причинами и последствиями психических расстройств. Во всей сфере здравоохранения смартфоны предоставляют огромное количество данных, позволяющих по-новому взглянуть на различные заболевания, благодаря объединению все более подробных потоков продольного, мультимодального и плотного во времени сбора данных. Для лучшего понимания природы и клинической пользы этих данных полезно использовать понятия "активные" и "пассивные" данные.
Активные данные обычно относятся к опросам на базе смартфонов – т.е. активному мониторингу симптомов или мгновенной экологической оценке, – которые могут быть заполнены пользователем либо спонтанно, либо в ответ на подсказку, а затем сохранены и, что очень важно, снабжены временной меткой (цифровой записью даты и времени, когда элемент был выполнен) в приложении для сбора данных. Активный сбор данных предлагает новое средство для характеристики клинического течения заболевания пациента.
Хотя большинство шкал клинической оценки не были проверены для использования на мобильных устройствах, сильные корреляции между традиционными клиническими метриками и их упрощенными мобильными версиями свидетельствуют об адекватной эффективности 14 . Эволюция этих оценок, направленная на нетрадиционные показатели, такие как восприятие себя, функционирование и социальная жизнь (которые, как показали исследования, особенно важны для пациентов 15 ), предоставляет новые возможности для расширения потенциала активного сбора данных. Использование смартфонов для когнитивной оценки 16  и дистанционного мониторинга симптомов 17  также представляется возможным, причем многообещающие результаты получены даже при таких тяжелых психических заболеваниях, как шизофрения 18,19 .
Хотя часто высказывают опасения по поводу использования приложений для психического здоровья для мониторинга суицидальных мыслей и побуждений или даже вероятности усиления симптомов в результате реакции на мониторинг, исследования показывают, что активный сбор данных о суицидальных мыслях и побуждениях не вызывает негативных последствий 20 .
Пассивные данные получаются автоматически с помощью датчиков, расположенных на смартфоне или носимом устройстве, начиная от простых показателей использования устройства до акселерометрии, навигационных систем (GPS) и даже данных о тоне голоса (через микрофон) или выражении лица (через камеру). Эти автоматически собираемые данные позволяют снизить нагрузку на пациента, обычно связанную с активным сбором данных, а также получить новые цифровые маркеры поведения.
Часто называемая "цифровым фенотипированием" 21  в рамках развивающейся прецизионной психиатрии, мультимодальная природа пассивных данных, получаемых с устройств потребительского класса, позволяет понять жизненный опыт психического здоровья в необходимом контексте 22 . Например, данные GPS недавно позволили понять взаимосвязь между снижением мобильности и ухудшением психического здоровья во время пандемии COVID-19 23 . Также было показано, что пассивные данные со смартфонов коррелируют с такими показателями, как социальное функционирование и одиночество 24,25 . Важной тенденцией, возникающей при изучении пассивных данных в различных условиях, является то, что дисперсия, или мера энтропии, или отклонение от личного среднего значения, представляются более ценными, чем абсолютные измерения от любых датчиков 23-25 .
Недавние обзоры показывают, что "большинство исследований все еще лишь поверхностно изучают передовые возможности смартфонов" 26 , и менее 2% приложений на коммерческих рынках используют потенциал цифрового фенотипирования 27 . Тем не менее в последних исследованиях используются методы цифрового фенотипирования при различных психических расстройствах 28-30 , и исследовательский интерес в этой области растет быстрыми темпами.
Плотность и сложность пассивных данных 31  намного выше, чем текущие клинические оценки, которые по-прежнему полагаются на статические шкалы, в которых пациента просят вспомнить симптомы за определенный период времени – например, две недели в случае оценки депрессии с помощью опросника Patient Health Questionnaire 9 (PHQ9) 32 . Однако глубина и разнообразие пассивных данных (которые уже объединяют такие показатели, как счетчик шагов с носимых устройств, текстовый анализ из социальных сетей, метаданные из электронных медицинских карт или озеленение с помощью геолокации) требуют новых методов в науке о данных, таких как искусственный интеллект и машинное обучение, для осмысленного объединения и использования таких "больших данных" для информационного обеспечения в области психического здоровья 33 . Достижения в области искусственного интеллекта и машинного обучения, вероятно, станут заметным мостом для перевода новых данных в клинически значимые цифровые биомаркеры 34-36 . Однако, как и для всех биомаркеров, влияние будет определяться не только статистической значимостью, но и клинической полезностью. В качестве примера можно привести цифровые маркеры самоповреждений и самоубийств, которые, согласно недавнему обзору, обладают высокой точностью классификации, но практически нулевой точностью для прогнозирования будущих событий 37 .
Однако другие подходы к цифровому фенотипированию для различных условий/результатов начинают демонстрировать определенные перспективы. Например, риск рецидива шизофрении можно предвидеть с помощью "обнаружения аномалий", которое предполагает использование данных датчиков смартфона для отслеживания отклонений в поведении человека по сравнению с его личным исходным уровнем. Предварительные исследования на небольших выборках выявили приемлемую чувствительность и специфичность при применении этого подхода на сегодняшний день 30 .
В целом, несмотря на то, что активные и пассивные данные потенциально могут стать важнейшими элементами для разработки и внедрения точной психиатрии 38 , достоверность мер, способы осмысленного представления данных и потенциал этичного и эффективного использования их в лечении еще предстоит установить.

Технологии смартфонов для вмешательств по замкнутому циклу

Богатое наследие исследований и опыта в области интернет-терапии и компьютеризированной терапии 39  сейчас находится в процессе воплощения новых вмешательств на базе смартфонов, что дает многообещающие результаты, но также создает определенные проблемы. В этих мероприятиях, основанных на приложениях, часто используются устоявшиеся аспекты когнитивной и поведенческой терапии, чтобы предложить пациентам "по требованию" доступ к научно обоснованным инструментам лечения. Существует множество примеров исследований, направленных на такие проблемы психического здоровья, как депрессия и тревога 40-43 , ранний психоз и шизофрения 44,45 , которые были предметом предыдущих обзоров 46-51 . Существующие клинические данные по цифровым медицинским вмешательствам, при конкретных расстройствах, более подробно рассматриваются во втором разделе данной работы.
Потенциал для более персонализированных цифровых медицинских вмешательств очень велик. Известный как Своевременное адаптивное вмешательство (JITAI), активный и пассивный сбор данных о симптомах может помочь в разработке персонализированных стратегий вмешательства в реальном времени 52,53 . Например, смартфон может сделать вывод о низком настроении в контексте социальной изоляции и предложить соответствующее вмешательство, в то время как в других обстоятельствах он может сделать вывод о низком настроении в контексте плохого сна и рекомендовать альтернативное вмешательство. Хотя JITAI только зарождается, его использование для вмешательств в области психического здоровья по типу «замкнутого цикла» является многообещающей областью будущих исследований.
Тем не менее рынки приложений редко отражают данные последних исследований или иным образом используют уникальный потенциал вмешательств с помощью приложений 54 . Например, только один процент приложений на рынке поддерживает использование датчиков 55 , что говорит о том, что концепции цифрового фенотипирования для поддержки JITAI или поведенческих вмешательств с помощью приложений в основном не включены в существующие коммерческие технологии. Даже если рассматривать более статичные вмешательства, которые не используют преимущества передовых функций смартфонов, доказательная база остается слабой 54 . Например, согласно одному из обзоров, только ~2% имеющихся в продаже приложений для лечения психических заболеваний подтверждены данными оригинальных исследований 27 . Поскольку в последующих разделах мы более подробно рассмотрим эффекты приложений, полезно учесть, что интеграция с датчиками и цифровым фенотипированием, вероятно, скоро изменит это пространство.

Социальные сети

Социальные сети, к которым часто обращаются через приложения для смартфонов и которые соединяют людей через устройства с глобальными сетями друзей, информацией и медицинскими ресурсами, могут служить как средством количественной оценки психического здоровья, так и источником как положительных, так и отрицательных взаимодействий. Все больше исследований показывают, что абсолютное время работы с экраном или само воздействие экрана не сильно связано с неблагоприятными последствиями для психического здоровья 57 . Это заметно контрастирует с более популярной концепцией о том, что время работы с экраном и использование социальных сетей пагубно сказывается на психическом здоровье. Отчасти это мнение закрепилось в более ранней литературе, которая в основном основывалась на самоотчетах об использовании и перекрестном анализе, таким образом, предлагая ограниченные доказательства в этом отношении. Однако недавние исследования, основанные на объективном использовании экрана и измерениях вовлеченности в социальные сети в предполагаемых когортах и новых масштабах для оценки проблемного использования Интернета, рисуют более нюансированную картину связи социальных сетей и психического здоровья 58,59 . Например, во время пандемии COVID-19 социальные сети стали источником социальной поддержки для многих, кто был социально изолирован и одинок.
Хотя чрезмерное использование социальных сетей и экранного времени, вероятно, не полезно для психического здоровья (точно так же, как чрезмерное использование любого вида деятельности или поведения часто связано с пагубными последствиями), качество экранного времени и взаимодействия с социальными сетями, по-видимому, более важно, чем количество 60 . Интересно, что в последние годы компании социальных сетей, такие как Facebook и Pinterest, предприняли новые усилия, чтобы отмечать контент, который может быть связан с самоповреждением или самоубийством 56 . Тем не менее в настоящее время трудно определить результаты таких вмешательств. Влияние социальных сетей на развивающийся мозг также остается нерешенной 61 , но часто обсуждаемой темой, особенно в связи с тем, что пандемия заставила все больше полагаться на технологии для связи между людьми.
Характер использования социальных сетей может быть средством выявления ухудшения симптомов психического здоровья. Например, изменения в содержании и стиле постов в социальных сетях могут служить ранним признаком рецидива шизофрении 62 . Социальные сети в сочетании с методами обработки естественного языка также предлагают практические средства для понимания тенденций психического здоровья на уровне населения. Например, анализ 60 млн сообщений в Твиттере в марте-мае 2020 г. по сравнению с годом ранее позволил выявить связанное с пандемией увеличение механизмов преодоления 63 . Эти методы также использовались в исследованиях, изучающих психосоциальные реакции на пандемию COVID-19 64,65 , а также влияние психиатрических препаратов 66 .
В настоящее время работа в основном сосредоточена на текстовых методах обработки естественного языка, все более распространенный голосовой и видео характер нового контента в социальных сетях при этом вызывают интерес к распознаванию эмоций 67 . Например, ранние исследования выявили взаимосвязь между плохим настроением и размещением изображений с более темными цветами 68 , хотя теперь известно, что такие отношения более разнообразны, что подчеркивает неотъемлемые проблемы при оценке психического здоровья без более широкого контекста.
Социальные сети также можно использовать в качестве терапевтического инструмента. Новое исследование с использованием тщательно отобранных и контролируемых социальных сетей в качестве вмешательств показало многообещающие результаты у молодежи с различными потребностями в области психического здоровья 69-71 . Например, приложение PRIME 72  призвано помочь людям с шизофренией путем содействия функциональному восстановлению и смягчению негативных симптомов (например, демотивации) с помощью поддерживающей и персонализированной сети. Платформа онлайн модерируемой социальной терапии (MOST) – еще один пример инновации, которая предлагает персонализированную терапию в сочетании с социальными связями среди других функций 71,73 .
Примечательно, что социальные сети не лишены риска. Дезинформация 74  и стигма в социальных сетях – силы, которые нельзя игнорировать. Стигма в социальных сетях – обычное явление 75 , хотя предпринимаются усилия по преодолению и обращению вспять этой тенденции 76 . Использование социальных сетей для работы в области психического здоровья также остается катализатором этических противоречий, и недавний обзор предлагает практическую систематизацию этих противоречий, а также руководство по преодолению данных текущих проблем 77 .

Чат-боты

Разговорные агенты, такие как Siri от Apple или Alexa от Amazon, стали обычным явлением на цифровом рынке. Названное «чат-ботами», использование этих интерфейсов разговорного стиля предлагает интеллектуальную автоматизированную систему для обнаружения и реагирования на непосредственные потребности в психическом здоровье. Чат-боты выглядят и ощущаются как взаимодействие с человеком, несмотря на то, что управляются автоматизированной программой. Таким образом, чат-боты или «роботы-терапевты» стали движущей силой для тех, кто стремится автоматизировать терапию, когда программы слушают и реагируют на потребности людей в области психического здоровья. Хотя слова "робот-терапевт" вызывают в воображении образ физического робота, большинство из них на самом деле являются текстовыми, хотя были исследованы анимированные видео- и даже физические версии роботов 78,79 .
Одна из постоянных проблем в работе над чат-ботами – стремление предложить эмоциональную поддержку от неодушевленного по своей сути компьютерного кода. Существуют некоторые доказательства того, что люди могут развивать терапевтические отношения с помощью цифровых технологий (так называемый "цифровой терапевтический альянс" 80 ). Поскольку терапевтический альянс с очным терапевтом связан с более положительными результатами в лечении психического здоровья 81 , использование цифрового терапевтического альянса через взаимодействие с чат-ботом в человеческом стиле может способствовать изменениям без необходимости поддержки со стороны человека 82 . Исследования показали, что некоторые люди чувствуют себя более комфортно при анонимном общении с чат-ботом 83 , и это может открыть возможность для улучшения обнаружения страдания и, в свою очередь, для обеспечения мгновенного вмешательства для тех, кто чувствует себя менее комфортно при очном контакте 84 .
Интерфейсы чат-ботов стали ключевой особенностью многих коммерческих приложений для лечения психических заболеваний. Однако их доказательная база недостаточно хорошо изучена 85 . В двух недавних систематических обзорах было выявлено 24 исследования, в которых изучались чат-боты для здравоохранения 85,86 . Из 11 исследований, посвященных проблемам психического здоровья, б ольшинство было посвящено депрессии, меньшее количество – тревоге, шизофрении, посттравматическому стрессовому расстройству (ПТСР) и расстройствам аутистического спектра. Были включены только два рандомизированных контролируемых исследования, и, хотя были указаны некоторые преимущества для психического здоровья от вмешательств чат-ботов, типы наблюдаемых преимуществ не были согласованы в исследованиях, что дополнительно ограничивалось небольшими размерами выборки, короткой продолжительностью исследования и отсутствием данных последующего наблюдения.
Хотя разработка и внедрение более сложных интерактивных систем неизбежны, существующие чат-боты ограничены в своей способности предоставлять соответствующие контекстуальные ответы на сложные языковые сигналы, что создает серьезные проблемы с безопасностью. Одно исследование коммерческих чат-ботов, таких как Siri, показало, что они часто не могут распознать серьезные проблемы с психическим здоровьем и дать соответствующие ответы, например, направить в службу поддержки 87 . Например, было установлено, что чат-боты не распознают, когда обсуждается суицидальная идея, и эти устройства также, похоже, игнорируют проблемы домашнего насилия. Кроме того, опросы потребителей показывают, что их беспокоит конфиденциальность чат-ботов, а также их потенциал заменить человеческую заботу. Тем не менее рейтинги удовлетворенности в ограниченном числе экспериментальных и технико-экономических исследований, как правило, являются высокими, а показатели нежелательных явлений ниже 88 . Учитывая имеющиеся на данный момент доказательства и возможности, чат-боты лучше использовать только в качестве вспомогательного инструмента в контексте более широкого плана лечения.

Виртуальная реальность

Виртуальная реальность предполагает погружение в интерактивную, смоделированную компьютером среду с помощью гарнитуры. Способность создавать и контролировать воздействие реальной среды открывает важные возможности для оценки и лечения психического здоровья 89-91 . Стандартные психологические оценки ограничены недостаточной действительностью в реальном мире и чрезмерной зависимостью от субъективных оценок 92 . Виртуальная реальность позволяет получать точные данные в режиме реального времени о реакции на стимулы в контролируемой виртуальной среде и, следовательно, позволяет получить критическое представление о том, как клинически значимые явления развиваются в реальном мире 89,93 .
Контролируемое воздействие на вызывающие тревогу стимулы в виртуальной среде предлагает безопасную, удобную и доступную среду для проведения поведенческих процедур, основанных на воздействии. Преимущество лечения виртуальной реальностью заключается в повторном воздействии на стимулы, вызывающие страх, что позволяет человеку адаптироваться к триггерам и развивать здоровые реакции в безопасной и контролируемой терапевтической платформе 94 . Например, рандомизированные контролируемые исследования показали, что обучение виртуальному социальному взаимодействию может уменьшить паранойю у людей, страдающих психозом 95,96 .
Недавний обзор 11 метаанализов, охватывающих преимущественно тревожные расстройства и посттравматическое стрессовое расстройство, показал, что величина эффекта от лечения воздействием виртуальной реальности в целом была от умеренной до значительной и, как правило, сохранялась в ходе последующего наблюдения 97 . Меньшее количество испытаний было проведено для лечения других психических расстройств, и появились новые доказательства того, что лечение виртуальной реальностью может быть эффективным при депрессии, шизофрении 97  и расстройствах пищевого поведения 98 . Однако в исследованиях, в которых виртуальная реальность сравнивалась с традиционным лечением, было мало доказательств ее более высокой эффективности. Кроме того, качество доказательств было в целом низкое или умеренное из-за преобладания исследований с небольшим размером выборки, относительно ограниченного числа рандомизированных контролируемых исследований и проблем, связанных с предвзятостью публикаций.
В меньшем количестве исследований изучались методы лечения виртуальной реальностью помимо экспозиционной терапии, за исключением тренировки навыков, которая также продемонстрировала положительные результаты 99 . Пилотные исследования также показали, что приложения виртуальной реальности могут помочь людям освоить такие терапевтические навыки, как внимательность 100-102 , релаксация 103  и самосострадание 104,105 . Использование виртуальной реальности в качестве средства передачи опыта, помогающего людям развивать навыки управления проблемами психического здоровья, может повысить вовлеченность и эффективность лечения.
Виртуальные миры предлагают отличное решение для растущего спроса на технологические платформы, которые могут удаленно предоставлять персональную клиническую помощь 106 . Виртуальные миры позволяют пользователям встречаться в виртуальной среде, представленной в виде персонализированных аватаров, и взаимодействовать с другими пользователями в реальном времени. Несмотря на то, что в области психического здоровья было проведено мало исследований, есть многообещающие первые результаты при психозах 107 . Проведение терапии с помощью виртуальных миров имеет очевидный потенциал для предоставления высокодоступной помощи в индивидуально подобранной, увлекательной терапевтической среде, которая обеспечивает безопасную и комфортную среду для социального взаимодействия.
Несмотря на то, что коммерческий рост виртуальной реальности происходит быстро и, по оценкам, в ближайшие
7 лет он составит 54 млрд долларов 108 , технология остается незнакомой и недоступной для многих пользователей, что представляет собой барьер для ее внедрения 89 . По мере снижения стоимости и распространения виртуальной реальности (отчасти благодаря расширению возможностей ее предоставления через смартфоны), необходимо проводить дальнейшие исследования и последующее предоставление научно обоснованных методов лечения и протоколов, а также проводить соответствующее обучение персонала для их внедрения.

ДОКАЗАТЕЛЬСТВА В ПОЛЬЗУ ЦИФРОВОЙ ПСИХИАТРИИ В КОНКРЕТНЫХ УСЛОВИЯХ

База исследований по эффективности и приемлемости различных типов DHTs быстро расширяется. В этом разделе мы рассмотрим недавние и заметные результаты эмпирических исследований описанных выше DHTs с акцентом на смартфоны в четырех конкретных контекстах охраны психического здоровья: самостоятельного лечения депрессии и тревоги; клинического лечения серьезных аффективных расстройств; дистанционного мониторинга и вмешательства при психозах, расстройствах пищевого поведения и расстройствах употребления психоактивных веществ; психического здоровья детей и подростков.

Самоуправление депрессией и тревогой

Депрессия и тревожные расстройства являются одними из самых распространенных видов психических заболеваний в мире 109 , гораздо больше людей испытывают подпороговые, хотя и выводящие из строя симптомы. В связи с высоким спросом на стратегии самоуправления при депрессии и тревоге, приложения для смартфонов, утверждающие, что они помогают справиться с этими проблемами, широко доступны на рынках приложений 110,111 .
Недавно проведенный масштабный метаанализ 66 рандомизированных контролируемых исследований изучил эффективность приложений для смартфонов при проблемах психического здоровья, включая депрессию и тревогу, среди клинических и неклинических групп населения 112 . В отношении симптомов депрессии этот метаанализ показал, что приложения для смартфонов превосходят контрольные условия, причем больший эффект наблюдался при использовании списка ожидания или образовательных ресурсов (советы по здоровью, информация) по сравнению с контролем внимания/плацебо (например, игровые приложения) 112 . Приложения для смартфонов также превосходили контрольные условия по симптомам генерализованной тревоги и социальной тревоги 112 . Вмешательства при тревоге с помощью приложений существенно не отличались от физиологических или других компьютерных вмешательств с точки зрения результатов, хотя в этих сравнениях использовалось лишь небольшое количество исследований. Для депрессии и тревоги исследования, в которых наряду с приложением для смартфона предоставлялась профессиональная поддержка (например, посредством поддерживающих телефонных звонков или персонализированной обратной связи с терапевтом), дали больший эффект по сравнению с исследованиями, в которых такой поддержки не было.
Распространенная критика приложений для смартфонов для лечения депрессии и тревоги заключается в том, что они не имеют основополагающей доказательной базы 111,113 .
Обзор 293 коммерческих приложений для лечения тревоги и/или депрессии показал, что чуть более половины из них (55,3%) включали ссылку на доказательную базу в описании магазина приложений 111 . Когда ссылка была включена, упоминался целый ряд терапевтических схем, включая методы когнитивно-поведенческой терапии (30,0%), внимательность (15,7%), позитивную психологию (9,2%), диалектическо-поведенческую терапию (3,4%), терапию принятия и приверженности (1,7%) и другие техники (6,8%). Однако из 162 приложений, которые утверждали, что используют теоретическую основу, только 6,2% опубликовали доказательства, подтверждающие их эффективность 111 .
Были также изучены выборочные приложения для принятия самостоятельного управления депрессией и тревогой. Обзор, проведенный на основе потребительских данных, показал, что большое количество приложений для лечения депрессии и тревоги на рынке контрастирует с относительно небольшим числом приложений, которые регулярно загружаются и используются. В обзоре сообщается, что всего на 3 приложения ( Headspace, Youper  и Wysa ) приходится около 90% загрузок приложений по депрессии. Точно так же на 3 приложения ( Headspace, Calm  и Youper ) приходилось примерно 90% загрузок и ежедневных активных пользователей приложений для беспокойства 114 . Более того, большинство приложений для лечения депрессии (63%) и тревоги (56%) не имели активных пользователей за рассматриваемый одномесячный период 114 . Хотя компании, выпускающие коммерческие приложения, не публикуют данные о вовлеченности, очевидно, что загрузки не переходят автоматически в активное использование. Например, популярное (и бесплатное) приложение COVID Coach , предназначенное для борьбы со стрессом во время пандемии, зарегистрировало более 140 000 загрузок, но только 1,56% людей, загрузивших это приложение, отметили не менее двух недель его использования 115 .
Есть несколько областей, в которых можно улучшить приложения, посвященные депрессии и тревоге. К ним относятся: обеспечение активного участия соответствующих специалистов здравоохранения в разработке приложений 110 ; внедрение приложений в местные медицинские учреждения 116 ; более надежное тестирование приложений, в частности, более тщательно спланированные рандомизированные контролируемые испытания для оценки их эффективности 114 ; понимание методов взаимодействия для обеспечения оптимального использования 114 ; и использование проверенных методов лечения/вмешательств в приложениях 116 . Дальнейшая оценка приложений для лечения тревоги и депрессии явно оправдана 114 , включая необходимость проведения дополнительных исследований эффективности вмешательств, осуществляемых с помощью приложений, по сравнению с очным лечением 116 . Дальнейшие исследования также необходимы для понимания долгосрочной вовлеченности, а также для изучения любых возможных негативных эффектов, связанных с использованием приложений 111 .
Полученные на сегодняшний день данные свидетельствуют о том, что приложения для смартфонов могут стать доступным, масштабируемым и недорогим механизмом для проведения эффективных мероприятий по саморегуляции симптомов депрессии и тревоги, особенно для неклинических групп населения и тех, кто не может получить доступ к очным услугам 110,116 . Однако обещание приложений расширить недорогой доступ к научно обоснованному лечению депрессии и тревоги еще не полностью реализовано. Данные испытаний эффективности необходимы для поддержки многих доступных на рынке приложений для борьбы с тревогой и депрессией. Большинство таких приложений не имеют четких доказательств эффективности 47,51,117 .

Клиническое управление основными аффективными расстройствами

Несмотря на вышеописанную растущую доказательную базу по использованию DHTs для самостоятельного лечения депрессии и тревоги, большая часть существующих исследований проводилась на выборках населения или людей с легкой и умеренной симптоматикой. Таким образом, текущая пригодность таких исследований для реального клинического лечения тяжелых расстройств настроения, таких как биполярное расстройство и большое депрессивное расстройство, остается неясной.
Недавний систематический обзор и метаанализ эффективности цифровых вмешательств при биполярном расстройстве выявил положительное влияние как на депрессивные, так и на маниакальные симптомы 118 , но только 4 из 10 включенных исследований были рандомизированными и контролируемыми 45,119-121 . Что касается униполярного депрессивного расстройства, то, несмотря на растущее число рандомизированных контролируемых исследований приложений с психотерапевтическим содержанием 26 , некоторые из них не показали доказательств того, что предоставление психологических вмешательств через смартфон дает значительное преимущество по сравнению с контрольными условиями 122-124 . Однако рандомизированные контролируемые исследования, которые использовали вмешательства на основе приложений наряду с человеческим коучингом для повышения эффективности их применения у пациентов с депрессией в сообществе, дали более надежные доказательства 42 , что говорит о том, что участие человека в поддержке вмешательств на основе приложений имеет решающее значение. Новые роли, такие как цифровые навигаторы для поддержки использования приложений в психиатрической помощи, могут стать одним из решений, позволяющих предложить человеческую поддержку, не перегружая врача 125-128  (см. ниже).
Тот факт, что биполярное расстройство и большое депрессивное расстройство характеризуются эпизодическими колебаниями настроения и поведения, может навести на мысль, что вмешательства на базе смартфонов, обеспечивающие тонкий мониторинг и лечение в режиме реального времени (включая JITAIs), могут улучшить результаты, либо способствовать раннему выявлению ухудшения состояния и/или предоставлять средства для гибкого и своевременного вмешательства в лечение. Предварительные данные пациентов с большим депрессивным расстройством показывают, что смартфоны действительно представляют собой доступную платформу для мониторинга в реальном времени симптомов, о которых сообщают пациенты, таких как изменения настроения и активности, с помощью экологических мгновенных оценок 129-131 , и что это может быть практически поддержано путем сбора сенсорных данных, таких как количество входящих и исходящих звонков и текстовых сообщений, или информации о местоположении, которая может отражать изменения в поведении и психомоторной активности. Аналогично при биполярном расстройстве несколько недавних исследований показали, что активные и пассивные данные на основе смартфонов отражают цифровые маркеры симптомов 132-134 , и были опубликованы классификации аффективных состояний 135,136  и аффективных черт 28,137 . В совокупности эти исследования показывают, что такие цифровые данные могут предоставить важную информацию в реальном времени, отражающую психопатологический статус пациентов с основными аффективными расстройствами.
Важным моментом является то, что симптомы, сообщаемые пациентами, собранные во время клинических встреч, имеют неотъемлемый риск систематической ошибки воспоминаний 45 . С другой стороны, установление степени соответствия оценок настроения, полученных с помощью смартфонов, с клиническими оценками симптомов у пациентов с тяжелыми аффективными расстройствами необходимо для определения роли таких технологий в клинической практике. Исследования, посвященные этому вопросу, в основном указывают на то, что оценка настроения с помощью смартфона представляет собой перспективную альтернативу или дополнение к традиционным клиническим мерам, признавая при этом методологические ограничения в существующей доказательной базе, включая то, что подавляющее большинство испытаний и исследования по данным наблюдений на сегодняшний день включали небольшие выборки 138-140 .
Чтобы определить, насколько оправданными могут быть эти новые подходы в рутинной практике, также крайне важно изучить, приведет ли использование технологий мониторинга в качестве вспомогательного текущего научно обоснованного инструмента для лечения основных аффективных расстройств к улучшению результатов. В соответствии с этим мнением два недавних рандомизированных контролируемых исследования изучили мониторинг на базе смартфона и лечения с помощью смартфона у пациентов с биполярным расстройством 139  и униполярным депрессивным расстройством 140  в реальных условиях. Эти исследования не выявили никакого влияния на первичные или вторичные показатели, включая частоту повторной госпитализации или выраженность депрессивных или маниакальных симптомов, но при этом показали более высокий уровень выздоровления по отзывам пациентов в сравнении с контрольной группой.
В целом, существует несколько многообещающих направлений в использовании смартфонов для лечения и мониторинга 141–144  в клинических выборках с биполярным расстройством и большим депрессивным расстройством. Непрерывный анализ данных (потенциально в сочетании с моделями машинного обучения) может поддерживать прогнозирование рецидива и использование вмешательств на основе смартфонов в реальном времени в контексте точной психиатрии. Однако проверка используемых мер, разработка клинически полезных вмешательств и обеспечение того, чтобы пациенты действительно могли участвовать в этих долгосрочных вмешательствах, – все это ключевые шаги, которые должны быть предприняты исследователями до научно обоснованного внедрения этих новых технологий в повседневную клиническую практику.

Психозы/шизофрения

В то время как те, кто не занимается психическим здоровьем, периодически задаются вопросом, могут ли смартфоны и цифровые технологии вызывать параноидальный бред у людей с расстройствами шизофренического спектра, реальность совершенно противоположна. Люди с психозом/шизофренией заинтересованы и стремятся использовать инновационные инструменты для возможного повышения эффективности лечения и окончательного выздоровления. Побочные эффекты, связанные с паранойей, практически отсутствуют. Исследования в этой области включают новаторские разработки как для удаленного мониторинга, так и для вмешательств на основе приложений.
Дистанционный мониторинг представляет интерес при психотических расстройствах, особенно для дополнения информации, сообщаемой самим пациентом, когда восприятие информации может быть чрезмерно нарушено. Данные о симптомах, получаемые от пациентов в режиме реального времени и без контекста с помощью технологий платформ дистанционного мониторинга, могут своевременно предупреждать врачей о необходимости вмешательства, улучшать принятие решений о лечении, предоставляя более четкую картину изменения симптомов, и поддерживать планирование контактов с медицинскими работниками по необходимости 145 .
Исследовательские группы по всему миру начали изучать, как интеграция этого активного сбора данных с пассивно удаленным мониторингом может как предсказать рецидив, так и обеспечить реализацию временных стратегий вмешательства. До настоящего времени эти потоки данных использовались преимущественно в небольших (N<100) исследованиях в отдельных популяциях с многообещающими результатами. Систематический обзор 146 исследований, проведенных на выборках с психотическими расстройствами, выявил 17 приложений для активного мониторинга. Продолжительность использования приложения варьировалась от 1 нед до 14 мес, а количество запросов на самооценку варьировалось от нескольких раз в день до еженедельных. Как правило, со временем люди адаптировали свою стратегию реагирования к менее частому активному сбору данных. Доступ к приложениям выполнялся хорошо: от 69% до 88% завершенных применений. Все исследования показали, что люди считают такой активный сбор данных приемлемым и полезным, несмотря на некоторые зарегистрированные негативные эффекты (например, повышенная осведомленность о симптомах).
Датчики на смартфоне или носимом устройстве стали использоваться в качестве инструментов для оценки поведенческих моделей в различных группах населения и применяются как для снижения бремени, связанного с активным симптоматическим мониторингом, так и для получения дополнительных объективных поведенческих данных. Систематический обзор исследований 146  выявил 4 исследования пассивного мониторинга, с использованием от 5 до 365 дней при объеме выборки от 5 до 62 участников. Два исследования показали, что пассивный мониторинг в основном приемлем, хотя 20% участников сообщили о проблемах конфиденциальности и 20% были этим огорчены.
Более конкретно, Barnett и соавт. 147  наблюдали за 17 пациентами с психозом с помощью приложения для пассивного мониторинга, установленного на их смартфоне, в течение трех месяцев и выявили аномалии в моделях передвижения и социального поведения за две недели до рецидива. В другом исследовании, проведенном среди 83 пациентов с психозом с использованием цифровых маркеров, были получены аналогичные результаты 30 . Это также наблюдалось в исследовании (N=60) с использованием нейросетевого подхода 148 .
Ben-Zeev и соавт. 149  определили изменения сенсорных данных – включая физическую активность, геолокацию, продолжительность разблокировки телефона, частоту и продолжительность речи – у участников с психозом в дни, предшествующие рецидиву. Wisniewski и соавт. 150  также отметили высокую изменчивость поведенческих моделей, наблюдаемых с помощью пассивного мониторинга у лиц, которые были отнесены к группе клинически высокого риска развития психоза. Однако полезность пассивного мониторинга для прогнозирования перехода в психоз среди этих людей остается неясной.
Хотя исследования пассивного мониторинга находятся на начальной стадии, они показали, что большинство пациентов с психотическими расстройствами чувствуют себя комфортно, могут и хотят использовать носимые устройства для мониторинга результатов в своей повседневной жизни 151 , при этом появляются данные, подтверждающие возможность выявления приближающегося рецидива по изменениям в пассивно собранных поведенческих данных. Однако для более четкого понимания полезности этого подхода необходимы надежные данные о безопасности 152 .
Помимо мониторинга, DHTs также играют важную роль в реализации стратегий вмешательства и поддержки при психозе. Недавний систематический обзор выявил 21 DHTs для лечения психоза, опубликованный в рецензируемой литературе и включающий в себя сочетание компьютеризированных, аватарных и основанных на приложениях подходов. Исследования включали в общей сложности более 1500 участников и проводились в основном в Европе и Северной Америке 152 .
Хотя сравнивать эти исследования сложно, учитывая различия в используемых технологиях и измеряемых результатах, появляются новые доказательства того, что DHTs могут облегчить симптомы, а также улучшить когнитивные и другие клинические результаты у людей с психозом 152 . Например, приложение Actissist нацелено на негативные симптомы (например, снижение социализации), общие психотические симптомы, настроение и злоупотребление каннабисом и предлагает инструменты, помогающие справиться с когнитивными установками, убеждениями, эмоциями и связанным с ними поведением 153 . Другое приложение ( SlowMo ) направлено на борьбу с паранойей, предлагая инструменты, помогающие справиться с поспешными выводами и негибкостью убеждений в рамках комплексной помощи 154 . Исследование 361 пациента с диагнозом шизофрения, рандомизированного для получения либо терапии SlowMo, либо обычного ухода, не обнаружило значительной разницы между группами по первичным исходам, связанным с паранойей, через 24 нед (первичная конечная точка), хотя значимые эффекты между группами были очевидны после лечения 154 .
Хотя эти подходы являются многообещающими, для полной оценки их потенциала необходимы дальнейшие испытания с достаточной эффективностью. Согласование технологии с реальными конечными пользователями жизненно важно для обеспечения максимального взаимодействия с DHT 155 . Кроме того, за некоторыми исключениями 153,156 , в испытаниях не проводилось тщательного измерения нежелательных явлений, что необходимо при определении безопасности DHTs не только у людей с тяжелыми психическими расстройствами, но и в здравоохранении в целом.
Конечно, существует проблема реализации этих подходов к вмешательству, если они окажутся эффективными и рентабельными. Примеров успешного внедрения DHTs в рутинные клинические услуги очень мало, хотя исследовательские группы предложили схемы для поддержки внедрения с самого начала разработки программ цифрового здравоохранения 157-159 .

Расстройства пищевого поведения

Интерес к технологиям приложений для смартфонов при расстройствах пищевого поведения растет, как в качестве самостоятельного вмешательства, так и в качестве дополнения к традиционным медицинским услугам.
Люди с расстройствами пищевого поведения представляют собой клиническую группу, которая может хорошо подходить для вмешательств на основе приложений, поскольку эгосинтоническая природа этих состояний обычно приводит к отказу от лечения, амбивалентности к изменениям или низкой мотивации для участия в терапевтическом процессе 160,161 . Способность приложений – позволить человеку подходить к лечению в своем собственном темпе может решить эти проблемы и помочь людям чувствовать себя более контролирующими свое лечение. Аналогичным образом, специально разработанные напоминания и мотивационные сообщения для отработки ключевых терапевтических навыков могут помочь повысить мотивацию этих пациентов и их приверженность программе лечения.
Более того, их масштабируемость, гибкость и преимущества по стоимости по сравнению с традиционными услугами, предоставляемыми при личной встрече, указывают на то, что технологии приложений для смартфонов могут стать потенциальным решением многих существующих барьеров при обращении за помощью и широко распространенных пробелов в лечении, о которых сообщалось в этой клинической группе 162 . Важно отметить, что данные последних опросов показывают, что значительная часть людей с расстройством пищевого поведения отдают предпочтение и готовы использовать приложения для смартфонов и другие DHTs 163,164 , что указывает на высокий спрос на них.
Качество информации в общедоступных приложениях для лечения расстройств пищевого поведения широко обсуждается. Существующие приложения для лечения расстройства пищевого поведения, как правило, выполняют одну или несколько из четырех основных функций: предоставление информации, самооценку, самоконтроль и предоставление консультаций или лечения. Две предыдущие систематические оценки качества имеющихся в продаже приложений для лечения расстройств пищевого поведения показали, что очень немногие из них включают компоненты научно обоснованных методов лечения, а некоторые даже предоставляют потенциально вредную информацию 165,166 . Однако 4 коммерческих приложения для лечения расстройств пищевого поведения ( Mental Health Tests, Recovery Road, Rise Up и Psychiatry Pro-Diagnosis, Info, Treatment, CBT & DBT ) – каждое из которых основано на доказательной базе – охватывают 96% ежемесячных активных пользователей, согласно недавнему обзору 167 , что указывает на то, что прибегающие к приложениям для помощи в лечении расстройства пищевого поведения, скорее всего, получают достоверную информацию.
Было проведено ограниченное количество исследований эффективности приложений для смартфонов в качестве самостоятельного метода вмешательства при расстройствах пищевого поведения. Настоящий метаанализ само- или минимально управляемых DHTs для лечения и профилактики этих расстройств не выявил ни одного опубликованного рандомизированного контролируемого исследования самостоятельных вмешательств на основе приложений до июня 2020 г. 168  С тех пор было опубликовано одно рандомизированное контролируемое исследование, в котором было обнаружено предварительное подтверждение краткосрочной эффективности трансдиагностического когнитивно-поведенческого приложения ( Break Binge Eating ) по многочисленным показателям симптомов среди людей с пороговым или подпороговым расстройством по типу компульсивного переедания 169 . Хотя эти результаты многообещающие, необходимы дополнительные данные рандомизированных контролируемых исследований с более длительным наблюдением, чтобы определить, являются ли технологии приложений для смартфонов подходящим самостоятельным способом вмешательства или первым шагом в лечении расстройств пищевого поведения.
Все больше внимания уделяется пониманию роли приложений для смартфонов в качестве дополнения к традиционным очным услугам. В свете доказательств, демонстрирующих устойчивую связь между низким уровнем использования навыков и плохими результатами лечения среди людей с расстройствами пищевого поведения 170,171 , были предложены технологии приложений для дополнения очного лечения, позволяющие пациентам более регулярно практиковать основные домашние задания между сессиями 172 .
Действительно, данные существующих рандомизированных контролируемых исследований показывают, что добавление технологии приложений для смартфонов к традиционным личным сервисам может привести к большей приверженности лечению и использованию навыков, а также к более быстрому улучшению симптомов у взрослых с перееданием 173,174 . Однако сохраняются ли эти преимущества в долгосрочной перспективе, и для кого именно технология приложений дает дополнительные преимущества, остается неясным.
В целом, несмотря на значительный интерес к пониманию того, какую роль могут играть приложения в лечении и управлении расстройствами пищевого поведения, необходимы дальнейшие тщательные испытания с более длительным последующим наблюдением за различными диагностическими категориями (например, нервной анорексией).

Расстройства, связанные с употреблением психоактивных веществ

Интерес к клинической пользе приложений для смартфонов при расстройствах, связанных с употреблением психоактивных веществ, также растет. Встроенные функции приложения, такие как алгоритмы машинного обучения, которые автоматически настраиваются в соответствии с активными и пассивными данными, могут облегчить предоставление узкоспециализированных, адаптированных стратегий вмешательства в моменты необходимости 52 . Эта функциональность особенно применима к расстройствам, связанным с употреблением психоактивных веществ, поскольку страдающим ими людям часто трудно предвидеть предстоящие внутренние или внешние факторы, которые провоцируют рецидив 175 .
Хотя в продаже появляется все больше приложений для лечения расстройств, связанных с употреблением психоактивных веществ, их направленность в основном ограничивается борьбой с курением или употреблением алкоголя, и лишь немногие приложения специально разработаны для борьбы с другими дорогостоящими и изнурительными расстройствами, такими как употребление кокаина или метамфетамина 176 .
Приложения для борьбы с расстройством зависимости от опиоидов недавно стали доступны и получили одобрение Управления по контролю за продуктами и лекарствами (FDA) в США. Однако в отчете за 2020 г., посвященном изучению экономической выгоды от применения этих приложений для лечения опиоидных расстройств, отмечается: "При нынешних... ценах и с учетом имеющихся доказательств, потенциальные компенсации затрат и клинические преимущества были недостаточны для получения дополнительных оценок экономической эффективности ниже обычно упоминаемых пороговых значений" 177 .
Эмпирические исследования, изучающие эффективность основанных на приложениях вмешательств для лечения расстройств, связанных с употреблением психоактивных веществ, остаются ограниченными, но быстро расширяются. В контексте курения, недавний метаанализ 51  трех рандомизированных контролируемых исследований, сравнивающих отдельные приложения с контрольными условиями, показал значительный, хотя и небольшой эффект снижения частоты курения в пользу приложений (г=0,39, 95% ДИ: 0,21–0,57). В отличие от этого, недавний Cochrane обзор 178  5 рандомизированных контролируемых исследований не выявил существенных различий в показателях отказа от курения между условиями поддержки отказа от курения с помощью приложений и без них (отношение рисков, ОР=1,00, 95% ДИ: 0,66–1,52). В отношении употребления алкоголя вышеупомянутый метаанализ 51  выявил 3 рандомизированных контролируемых исследования, сравнивающих отдельное приложение с контрольными условиями, в которых сообщалось о небольшом и незначительном совокупном эффекте (g=-0,03, 95% ДИ: от -0,22 до 0,17). Другие недавние качественные обзоры не позволили выявить какие-либо рандомизированные контролируемые испытания вмешательств на основе приложений для лечения других расстройств, связанных с употреблением психоактивных веществ 179,180 .
Необходимы дополнительные исследования, чтобы лучше понять, какую роль могут сыграть технологии приложений для смартфонов в лечении, профилактике или лечении расстройств, связанных с употреблением психоактивных веществ. Хотя качество коммерчески доступных приложений для лечения этих расстройств является неоптимальным, обнадеживает тот факт, что исследовательские группы со всего мира начинают разрабатывать приложения для смартфонов в этой области. Данные приложения имеют четкую доказательную базу, используют последние достижения в области технологий (например, геймификацию, разговорные агенты), регулярно тестируются на удобство использования, включают обратную связь от конечных пользователей и регистрируются для оценки в проспективных клинических испытаниях 181-185 .

Психическое здоровье детей и подростков

Психическое здоровье детей и подростков является одним из приоритетов общественного здравоохранения: распространенность психических расстройств среди детского и подросткового населения во всем мире достигает 20% 186 . Растущее повсеместное использование смартфонов среди этих групп населения позволяет предположить, что смартфоны могут стать идеальным средством оказания помощи при психиатрических вмешательствах 187 . Систематический и метаобзор DHTs для детей и подростков выявил тревогу и депрессию как наиболее распространенные проблемы психического здоровья, на которые направлена работа, при этом многие другие области (например, психоз) изучены относительно мало 188 .
Самые убедительные доказательства эффективности DHT для детей и молодых людей получены в отношении подходов, использующих компьютеризированную или Интернет-когнитивно-поведенческую терапию (iCBT) 49,188 . Метаанализ 34 рандомизированных контролируемых исследований по депрессии или тревоге в детской и подростковой популяции подтвердил эффективность вмешательств на основе iCBT в сравнении с контролем по списку ожидания 189 .
Наряду с растущим количеством доказательств применения цифровой терапии у молодых людей, технология пассивного зондирования, вероятно, будет использоваться в будущих исследованиях. Несмотря на то, что в настоящее время этот процесс находится в зачаточном состоянии, растет количество исследований, предполагающих, что пассивные данные, собранные с помощью DHT, могут помочь в понимании того, как поведение связано с настроением и тревогой у детей и молодых людей 190 .
В целом большинство обзоров в области цифрового психического здоровья для детей и подростков признают необходимость дальнейших исследований эффективности DHT и подчеркивают перспективность применения приложений для смартфонов 49,188 . Основной проблемой в данном исследовании являются дополнительные вопросы конфиденциальности, присущие работе с молодыми людьми, а также постоянные проблемы экранного времени (как отмечалось в вышеуказанных разделах). Тем не менее будущее многообещающее, и особый прогресс был достигнут в отношении вмешательств на основе iCBT для лечения тревожности у детей 190 . Следует признать, что многие технологии, испытанные на молодых людях, были сначала разработаны для взрослого населения, а не разрабатывались и совместно производились самими молодыми людьми.

РЕАЛИЗАЦИЯ: ЗАДАЧИ И ВОЗМОЖНОСТИ

Потенциал и доказательства, связанные с цифровым психическим здоровьем, должны рассматриваться в контексте реального использования, учитывая, что большая часть интереса и волнения вокруг DHT проистекает из предполагаемой осуществимости и масштабируемости реального внедрения. Внедрение DHTs оказалось сложной задачей. Даже относительно простая задача перевода эффективных очных вмешательств непосредственно в цифровые версии зачастую оказывается более сложной, чем считалось ранее 191,192 .
Существует множество научных рамок для практической реализации. В этом разделе мы используем структуру «Комплексных инициатив по внедрению исследований в сфере услуг здравоохранения» (iPARIHS) 193 , в основе которой уделяется внимание трем элементам: самим инновациям, получателям этих инноваций и контексту, окружающему инновации. Если в предыдущих двух разделах данной статьи основное внимание уделялось инновациям в DHTs и клиническим случаям их применения, то здесь мы сосредоточимся на получателях (внедрение пациентами/врачами) и контексте (факторы здравоохранения, включая регуляторные, рыночные, этические и глобальные аспекты психического здоровья). Только когда 3 элемента – инновационные DHT, пользователи DHT, и контекстуальные условия, которые поддерживают использование DHT, – согласованы, можно реализовать весь потенциал. Несмотря на быстро развивающуюся работу по инновациям в области DHT, двум последним элементам не уделяется одинакового внимания.

Получатели инноваций: факторы пациента

В то время как владение смартфонами среди населения США в целом превышает 80%, американские данные Medicare  за 2018 г. свидетельствуют о том, что только 61% бенефициаров имеют доступ к смартфону с безлимитным тарифным планом. При этом данный доступ чаще отсутствует у тех, кто старше, менее образован, а также у темнокожих или испаноязычных 194 .
Хотя различия в правах собственности должны быть признаны и устранены в настоящее время, по прогнозам, они уменьшатся по мере того, как технология станет более доступной. Таким образом, более серьезной угрозой для доступа может стать новый цифровой разрыв в области технологической грамотности. Если DHT станут частью обычной практики в службах психического здоровья, смогут ли наиболее уязвимые пациенты ориентироваться в этих технологиях и получить доступ к медицинской помощи? Официальных данных о цифровой грамотности в области психического здоровья мало, но все чаще звучат призывы к созданию новых ресурсов и инструментов, которые помогут обеспечить наличие у пациентов навыков, подготовки и уверенности в себе для использования DHT 195-197 . Появляются обучающие программы, призванные научить пациентов использовать DHT. Примером может служить программа Цифровой доступ для получения ресурсов и навыков ( DOORS ) 198 , которая предлагает набор ресурсов для очного и онлайн-обучения.
Многие DHT полагаются на участие конечных пользователей в обеспечении мониторинга или вмешательств, но вовлеченность остается основной проблемой 199,200 , как в контексте, так и вне контекста исследовательских испытаний. Без стандартных измерений для оценки или сравнения взаимодействия между DHT 201,202  прогресс в направлении улучшения взаимодействия был разрозненным. Извлечение данных о вовлеченности из приложений и других технологий, особенно вне академических исследований, часто невозможно, за исключением компаний, занимающихся маркетинговыми исследованиями, которые могут предложить только общие выборки, основанные на населении.
Используя такие данные, в исследовании 2020 г. изучались показатели вовлеченности популярных (более
100 000 загрузок) приложений для лечения психических заболеваний в магазинах приложений/на рынке, и было установлено, что 90% пользователей покидают приложения в течение 10 дней 200 . Фактические данные о вовлеченности в приложения более 100 000 участников различных исследований по различным состояниям здоровья показали, что средний показатель удержания участников составил всего 5,5 дней 203 . Как уже упоминалось, такой спад в использовании был также обнаружен в отчете за 2021 год для приложения для борьбы со стрессом COVID Coach , в котором сообщалось, что только 1,56% пользователей оставались задействованными в течение как минимум 14 дней 115 . Данные исследований также не подтверждают общепринятые предположения о том, что пожилые люди будут работать с приложениями меньше, чем молодые люди 203 , хотя другие обзоры предполагают обратное 197 .
Исследования показывают, что человеческая поддержка наряду с использованием приложений вносит наиболее весомый вклад в повышение вовлеченности 112 . Однако помощь людей в использовании инструментов на основе приложений ограничивает масштабируемость и базовый потенциал многих приложений для расширения доступа к медицинской помощи. В настоящее время все больше внимания уделяется кодированию и совместному созданию цифровых инструментов психического здоровья с конечными пользователями и всеми заинтересованными сторонами на начальном этапе, в надежде, что цифровые решения будут отражать реальные потребности и предпочтения тех, для кого они предназначены 204,205 .
DHTs обладают уникальным потенциалом для расширения доступа к медицинской помощи в странах со средним и низким уровнем дохода, где меньше инвестиций или инфраструктуры для охраны психического здоровья 206 . Тем не менее недавний обзор по этой теме выявил только 37 соответствующих исследований, опубликованных в этих странах в период с 2016 по 2020 г., причем большинство из них сообщали о результатах практической осуществимости и доступности, а не об эффективности, рентабельности или внедрении 207 . Тем не менее использование смартфонов широко распространено и быстро расширяется в этих странах, а значит, представляет собой перспективный инструмент для сокращения разрыва в области услуг психического здоровья.
На сегодняшний день исследования в странах с низким уровнем ресурсов сосредоточены на изучении лекарств и соблюдения назначений, а также на профилактике рецидивов и повторных госпитализаций 208 , которые являются важными мишенями с трансдиагностическим потенциалом. Лидеры в этой области призывают сосредоточить внимание на науке о данных, распределении задач путем расширения прав и возможностей медицинских работников на раннем вмешательстве как перспективных направлениях 209 . Неиспользованный потенциал для глобального психического здоровья заключается в адаптации существующих цифровых инструментов здравоохранения с убедительными данными об эффективности и выделении ресурсов для определения местной эффективности и путей внедрения. Хотя до настоящего времени это происходило нечасто, недавние исследования в области науки о реализации преподают уроки для этого перевода, предполагая, что контекст, культуру и личные связи нельзя игнорировать при развертывании приложения в новых условиях 158,210,211 .

Получатели инноваций: клинические и врачебные факторы

Хотя клиницисты знают о потенциальных преимуществах DHT, они также обеспокоены рядом факторов, начиная от безопасности применения технологий и заканчивая разрывом терапевтического альянса 212,213 . Кроме того, быстрое развитие цифровых технологий в области психического здоровья представляет собой вызов для клиницистов. Программы медицинского образования часто не охватывают вопросы цифрового психического здоровья, и многие врачи остаются без ресурсов для использования новейших инноваций. В настоящее время появляются образовательные программы, ориентированные на клинические кадры 126 .
С другой стороны, возможно представить в этой области нового члена команды, аналогичного технологу-радиологу или патологу, «цифровому навигатору», который способен поддерживать как клинициста, так и пациента во внедрении цифровой технологии в клиническую помощь 127 . Роль цифрового навигатора будет включать в себя помощь в подборе пациентам полезных приложений, помощь в настройке и устранении неполадок, помощь пациенту в настройке технологии в соответствии с клиническими потребностями, поддержку в дальнейшем использовании и обобщение данных для представления как врачу, так и пациенту. Другой вариант этой концепции – "тренер", который более терпелив и часто используется для стимулирования вовлеченности 214 .
Наряду с кадровыми вопросами, необходимо также определить позиционирование DHT в клиническом рабочем процессе. Хотя загрузить приложение на смартфон относительно просто, недавние обзоры указывают на множество проблем, связанных с внедрением приложения в клинический рабочий процесс 191,215 . Решение этих проблем является первоочередной и серьезной задачей 216 . При проектировании цифровой психиатрической клиники в Бостоне решающее значение имели новые рабочие процессы, чтобы приложения были основной частью лечения 217 .
В США система здравоохранения Kaiser Permanente сообщила, что благодаря проведению тренингов для врачей по использованию приложений в контексте взаимоотношений по уходу, количество обращений к использованию приложений для лечения психических заболеваний удвоилось с 20 000 в январе 2020 г. до более 44 000 в мае 2020 г. 218  Администрация по делам ветеранов США изложила передовой опыт использования приложений и предложила обучение и ресурсы, чтобы помочь интегрировать свой набор приложений в медицинские учреждения 219 .
Поскольку так мало DHT, обсуждаемых в этой статье, были реализованы в реальную практику, соображения рабочего процесса остаются одними из наименее изученных, но наиболее необходимых факторов для содействия внедрению. DHT, предлагающие немедленную обратную связь для пациентов, интеграцию медицинских записей для врачей и порталы данных для администраторов, обладают потенциалом для лучшего удовлетворения потребностей населения в области здравоохранения.

Контекстные факторы

Пандемия COVID-19 уже изменила контекст для телемедицины и DHTs. Хотя правительства разных стран мира выбирают различные подходы, общими аспектами являются временное увеличение возмещения расходов на телепсихиатрию, снижение некоторых лицензионных требований и отказ от некоторых вопросов ответственности. Пока неясно, станут ли эти нормативные изменения постоянными, и в какой степени недавно расширившееся использование телепсихиатрии может распространиться на такие DHTs, как приложения для смартфонов, чат-боты, виртуальную реальность и социальные сети. Рассмотрение примеров и перенимание моделей из других областей здравоохранения может ускорить процесс создания соответствующей нормативно-правовой базы. Например, дистанционный мониторинг в кардиологии уже хорошо налажен и регулируется, с соответствующими моделями возмещения расходов 220 .
Одна из областей, в которой контекст для DHTs в последнее время продвинулся не так сильно, – это доверие. Доверие со стороны пациентов и врачей к DHTs остается низким, особенно в отношении обмена данными с компаниями 221 . Слабые правила конфиденциальности, а также их ограниченное применение 222,223  еще больше ограничивают доверие. В отчете журнала Consumer Reports  за 2021 г. были отмечены многочисленные недостатки политики конфиденциальности в популярных приложениях для лечения психических заболеваний 224 , что подчеркивает отсутствие прогресса в обеспечении конфиденциальности/законодательстве.
Кроме того, количество дезинформации о приложениях продолжает создавать проблемы как для врачей, так и для пациентов при оценке их рисков и преимуществ 225 . Для того, чтобы изменить представление о DHT, которое в настоящее время является "беззаконным Диким Западом", необходимо продвигать доказательную базу, а также подвергать цензуре ложные утверждения, которые заслоняют реальные научно обоснованные методы, с которыми пациенты и врачи должны чувствовать себя комфортно, используя их уже сегодня. Хотя развитие нормативных подходов поможет навести порядок и установить доверие, важным шагом будет общее просвещение о рисках и преимуществах как для врачей, так и для пациентов. Такие образовательные программы появляются 127,198,226  и будут продолжать развиваться.
Не все регуляторные препятствия были устранены пандемией COVID-19. Многие DHT продолжают существовать вне какого-либо эффективного регулирования, объявляя себя оздоровительным устройством (а не медицинским устройством). При наличии стольких тысяч приложений и появляющихся программ виртуальной реальности, искусственного интеллекта и чат-ботов становится ясно, что необходимы новые подходы к регулированию. В США проводится экспериментальное тестирование новой нормативно-правовой базы под названием «предварительная сертификация», которая переместит большую часть регуляторного бремени на самостоятельную сертификацию разработчиков технологий. Такая система не лишена критики, и ее польза в области психического здоровья остается неясной 227 . Некоторые группы уже выразили обеспокоенность по поводу правил для новых приложений – таких, как приложения для лечения расстройств, связанных с употреблением психоактивных веществ, которые одобрены для использования только в сочетании с медикаментозным вспомогательным лечением, но не психотерапией, – которые исключают не назначающих препараты специалистов в области психического здоровья 228 . Другие страны также ищут новые пути регулирования DHT, разрабатывая политику в Австралии, Великобритании и Европейском Союзе 229 .
Сами рынки приложений служат еще одним источником неформального регулирования DHT. Сегодня коммерческие магазины приложений, а именно магазины Apple iTunes  и Android Google Play,  участвуют в рекламе, защите конфиденциальности и моделях оплаты, связанных с DHT на основе приложений. Предпринимательское инвестирование и стартапы также стали полигоном для новых DHT. Опубликованная в этом журнале в 2016 г. статья под метким названием "Технологические гиганты входят в сферу психического здоровья" 230  стала предвестником роста инвестиций со стороны венчурного капитала, предпринимателей и волны стартапов в сфере цифрового психического здоровья. Однако понимание ценности DHT и связанных с ними компаний остается труднодостижимым, поскольку необходимые данные о вовлеченности, размерах эффекта, необходимой «дозе» и продолжительности эффекта остаются неизвестными почти для всех DHT 231 .
Тем не менее финансирование продолжает расти, и рынок инвесторов теперь сосредоточен на DHT, которые могут предложить устойчивую бизнес-модель. Это стимулировало развитие ЦТТ, ориентированных на потребности работников (для работодателей-плательщиков) или предлагающих традиционные телемедицинские услуги, такие как терапия через Интернет, которые были признаны эффективными и рентабельными для улучшения некоторых показателей психического здоровья 232 . Понимание экономической эффективности DHT, вероятно, станет новой точкой конкуренции для компаний, поскольку рынки начинают насыщаться предложениями новых продуктов.
Техническая интеграция данных DHT представляет собой последнюю проблему, связанную с контекстуальными факторами. Цифровая информация, которая является одноименной для DHT, полезна только в той мере, в какой она может интегрироваться между устройствами, сетями и медицинскими учреждениями. Тем не менее большинство приложений сегодня не используют данные из существующих медицинских карт, а прогностические модели, основанные на данных социальных сетей или приложений (активных или пассивных), не интегрируются в клинический визит или историю болезни, в основном из-за технических проблем интеграции при обмене данными между устройствами и системами. Заменяемые медицинские приложения и повторно используемые технологии (SMART) на ресурсах Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR), часто называемый SMART on FHIR, появился как вероятный стандарт, который может обеспечить конфиденциальность, а также интероперабельность.
Связанная с этим проблема заключается в том, что даже при наличии таких стандартов использование невозможно. Барьеры должны быть преодолены на уровне пациентов, клиницистов и систем. В одном из недавних исследований было показано, что только 1% пациентов в крупной больнице решили связать данные своего приложения с медицинской картой 233 . В апреле 2021 г. в США вступили в силу новые правила по ограничению блокировки информации, и теперь даже записи о психическом здоровье должны передаваться пациентам в электронном виде.
По мере того, как становится все больше данных о психическом здоровье, взаимодействие в экосистеме DHT становится еще более важным. Создание новых DHT, которые могут соответствовать и взаимодействовать с различными системами данных, является важным первым шагом на пути к созданию следующего поколения полезных технологий.

Рекомендации по внедрению

Учитывая все вопросы, рассмотренные в этом разделе, становится ясно, что основными ограничивающими факторами цифровой психиатрии являются не сами технологии или инновации, а проблемы, связанные с подготовкой получателей (т.е. пациентов/клиницистов) и контекстом оказания медицинской помощи (например, регулирование). Поэтому самые непосредственные преимущества в этой области могут быть реализованы путем эффективного и этичного использования существующих технологий в реальных условиях. Хотя маловероятно, что существует единое решение этих проблем внедрения, можно рассмотреть различные варианты в зависимости от локальных условий и клинических потребностей.
Используя недавно разработанную модель оценки приложений 7,234  в качестве основы, мы предлагаем следующие рекомендации относительно приоритетных возможностей для развития этой области:
• Конфиденциальность и безопасность.  Без нового внимания к вопросам конфиденциальности и защиты данных пользователей DHT не будут пользоваться доверием, необходимым для распространения. При любых условиях и технологиях обеспечение конфиденциальности остается критически важным. Совместная разработка цифровых решений с конечными пользователями, начиная с основ использования данных, имеет решающее значение.
• Эффективность.  Все больше данных свидетельствуют о том, что ЦТ являются целесообразными и приемлемыми для людей с проблемами психического здоровья. Аналогичным образом, исследования эффективности показывают, что при идеальных условиях исследования DHT могут принести пользу и иметь клиническое применение. Поскольку DHT добиваются возмещения расходов или включения в национальные формуляры, необходимость получения высококачественных данных об эффективности больше нельзя игнорировать. Для подтверждения этого необходимы высококачественные исследования, сравнивающие DHT с группами активного контроля или плацебо.
• Вовлеченность. Загрузки являются плохим показателем вовлеченности приложения. Имеющиеся данные свидетельствуют о том, что вовлеченность остается ограниченной во всех приложениях. Дополнение использования приложений поддержкой человека, по-видимому, является одним из решений для поддержания вовлеченности, хотя это снижает потенциал приложений в качестве масштабируемых и доступных решений для доступа к здравоохранению. Необходимо провести исследование того, почему люди используют DHT, и как лучше всего стимулировать достаточное вовлечение.



• Клиническая интеграция. Интеграция DHT в клиническую практику возможна, но остается обременительной. Создание новых «цифровых» клинических услуг и переосмысление моделей оказания помощи необходимо для полной реализации преимуществ DHT. Прогресс в области стандартов, политики и регулирования цифрового здравоохранения более осуществим в эпоху после коронавируса COVID-19, и эта область должна быть готова предложить жизнеспособные решения.
Эти рекомендации применимы ко всем DHT, но для каждой технологии существуют особые соображения, которые обобщены в Таблице 1. Понимание будущего потенциала, ключевых вопросов и приоритетных действий наиболее продуктивно в свете вышеприведенного обсуждения проблем, касающихся получателей и контекста.
Роль Интернета и цифровых технологий в обеспечении более широкого доступа к психологическим вмешательствам и психиатрической помощи обсуждается уже давно. Однако только в последние годы возможности, стоимость и доступность вездесущих интернет-устройств (особенно смартфонов) достигли такого уровня, что цифровая психиатрия превратилась из теоретической концепции в реальный вариант дополнения традиционной психиатрической помощи во всем мире.
Развитие смежных технологий, включая искусственный интеллект и алгоритмы машинного обучения, чат-боты и виртуальную реальность, наряду с эмпирическими исследованиями полезности каждой из них в контексте психического здоровья, открывает ряд перспективных направлений. Этому способствовала пандемия COVID-19, которая показала, что цифровые подходы могут предложить определенный уровень адаптивного ухода в условиях, когда доступ к личному обслуживанию невозможен.
Что касается применения DHT для клинического лечения долгосрочных психических расстройств, то в настоящее время появилось несколько направлений исследований, посвященных различным заболеваниям, в поддержку использования DHT для самостоятельного лечения симптомов в качестве дополнения к обычному лечению. Наряду с цифровыми методами лечения также наблюдается прогресс в использовании данных, собранных с помощью смартфонов, для прогнозирования клинических исходов или риска рецидива. Будущие исследования должны быть направлены на объединение этих двух областей, чтобы использовать имеющиеся данные для обеспечения своевременного и целенаправленного дистанционного вмешательства, называемого JITAIs, для предотвращения рецидивов и других неблагоприятных исходов 235 . Наконец, значительный интерес и инвестиции в применение DHT в детском и подростковом психическом здоровье должны быть направлены на использование очевидной склонности молодых людей к новым технологиям.
Однако всех вышеупомянутых достижений как в самих технологиях, так и в исследованиях, поддерживающих их, недостаточно для того, чтобы обеспечить реализацию их потенциала в реальных условиях. Вместо этого необходимо рассмотреть ряд подводных камней и возможностей, связанных с внедрением. На уровне пациента необходимо лучше понять, как пользователь взаимодействует с этими технологиями и как это связано с полученными результатами. На уровне поставщиков услуг, для того чтобы интеграция стала возможной, необходимо улучшить обучение персонала психиатрических клиник "назначению" DHT, более четко определить место DHT в клиническом рабочем процессе и улучшить совместимость новых DHT с существующими системами. На уровне политики необходимы дальнейшие действия для обеспечения того, чтобы клинические правила были достаточно гибкими для эффективного внедрения инноваций в медицинские услуги, в то время как для защиты населения и повышения его доверия к этим новым подходам могут потребоваться более строгие правила для коммерческих учреждений.
Каждый из этих вопросов реализации также должен рассматриваться и решаться с пониманием сложных этических проблем, связанных с DHT и связанными с ними данными. В целом сейчас кажется неизбежным, что цифровые технологии изменят облик исследований и лечения психического здоровья. Насколько эти изменения будут действительно полезны для людей с психическими расстройствами, будет зависеть от равного доступа, надежных исследований и этичного, основанного на доказательствах внедрения этих новых технологий в глобальную систему охраны психического здоровья.

БЛАГОДАРНОСТИ
J. Firth поддержан президентской стипендией Манчестерского университета (P123958) и стипендией UK Research and Innovation Future Leaders Fellowship (MR/T021780/1). J. Torous и M. Keshavan получают поддержку от Фонда психического здоровья. Natalie. J. Torous получает поддержку от Национального института психического здоровья США (K23MH116130) и Фонда Американской психиатрической ассоциации. S. Bucci получает поддержку от Национального института исследований в области здравоохранения (NIHR).

Перевод: Малышко Л.В. (г. Санкт-Петербург)
Редактура: к.м.н. Рукавишников Г.В. (г. Санкт-Петербург)

Torous J, Bucci S, Bell IH et al. The growing field of digital psychiatry: current evidence and the future of apps, social media, chatbots, and virtual reality. World Psychiatry. 2021;20(3):318-335.

DOI:10.1002/wps.20883
Список исп. литературыСкрыть список
1. Rehm J, Shield KD. Global burden of disease and the impact of mental and addictive disorders. Curr Psychiatry Rep 2019;21:10.
2. World Health Organization. Depression. Geneva: World Health Organization, 2020.
3. Keynejad RC, Dua T, Barbui C et al. WHO Mental Health Gap Action Programme (mhGAP) Intervention Guide: a systematic review of evidence from low and middle-income countries. Evid Based Ment Health 2018;21:30-4.
4. US Substance Abuse and Mental Health Services Administration. Behavioral health workforce report. Rockville: US Substance Abuse and Mental Health Services Administration, 2020.
5. Kinoshita S, Cortright K, Crawford A et al. Changes in telepsychiatry regulations during the COVID-19 pandemic: 17 countries and regions’ approaches to an evolving healthcare landscape. Psychol Med (in press).
6. Insel TR. Digital phenotyping: a global tool for psychiatry. World Psychiatry 2018;17:276-7.
7. Torous J, Andersson G, Bertagnoli A et al. Towards a consensus around standards for smartphone apps and digital mental health. World Psychiatry 2019;18:97-8.
8. Carey B. The therapist may see you anytime, anywhere. New York Times, February 13, 2012.
9. Silver L. Smartphone ownership is growing rapidly around the world, but not always equally. Pew Research Center, February 5, 2019.
10. Young AS, Cohen AN, Niv N et al. Mobile phone and smartphone use by people with serious mental illness. Psychiatr Serv 2020;71:280-3.
11. Luther L, Buck BE, Fischer MA et al. Examining potential barriers to mHealth implementation and engagement in schizophrenia: phone ownership and symptom severity. J Technol Behav Sci (in press).
12. Torous J, Wisniewski H, Liu G et al. Mental health mobile phone app usage, concerns, and benefits among psychiatric outpatients: comparative survey study. JMIR Mental Health 2018;5:e11715.
13. Lecomte T, Potvin S, Corbière M et al. Mobile apps for mental health issues: meta-review of meta-analyses. JMIR mHealth and uHealth 2020;8:e17458.
14. Targum SD, Sauder C, Evans M et al. Ecological momentary assessment as a measurement tool in depression trials. J Psychiatr Res 2021;136:256-64.
15. Chevance A, Ravaud P, Tomlinson A et al. Identifying outcomes for depression that matter to patients, informal caregivers, and health-care professionals: qualitative content analysis of a large international online survey. Lancet Psychiatry 2020;7:692-702.
16. Weizenbaum E, Torous J, Fulford D. Cognition in context: understanding the everyday predictors of cognitive performance in a new era of measurement. JMIR mHealth and uHealth 2020;8:e14328.
17. Lewis S, Ainsworth J, Sanders C et al. Smartphone-enhanced symptom management in psychosis: open, randomized controlled trial. J Med Int Res 2020;22:e17019.
18. Liu G, Henson P, Keshavan M et al. Assessing the potential of longitudinal smartphone based cognitive assessment in schizophrenia: a naturalistic pilot study. Schizophr Res Cogn 2019;17:100144.
19. Parrish EM, Kamarsu S, Harvey PD et al. Remote ecological momentary testing of learning and memory in adults with serious mental illness. Schizophr Bull 2021;47:740-50.
20. Glenn CR, Kleiman EM, Kearns JC et al. Feasibility and acceptability of ecological momentary assessment with high-risk suicidal adolescents following acute psychiatric care. J Clin Child Adolesc Psychol 2020;3:1-7.
21. Torous J, Kiang MV, Lorme J et al. New tools for new research in psychiatry: a scalable and customizable platform to empower data driven smartphone research. JMIR Ment Health 2016;3:e16.
22. Cohen AS, Cox CR, Masucci MD et al. Digital phenotyping using multimodal data. Curr Behav Neurosci Rep 2020;7:212-20.
23. Huckins JF, DaSilva AW, Wang W et al. Mental health and behavior of college students during the early phases of the COVID-19 pandemic: longitudinal smartphone and ecological momentary assessment study. J Med Int Res 2020;22:e20185.
24. Wang W, Mirjafari S, Harari G et al. Social sensing: assessing social functioning of patients living with schizophrenia using mobile phone sensing. Presented at the CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, Honolulu, April 2020.
25. Fulford D, Mote J, Gonzalez R et al. Smartphone sensing of social interactions in people with and without schizophrenia. J Psychiatr Res 2021;137:613-20.
26. Miralles I, Granell C, Díaz-Sanahuja L et al. Smartphone apps for the treatment of mental disorders: systematic review. JMIR mHealth and uHealth 2020;8:e14897.
27. Baxter C, Carroll JA, Keogh B et al. Assessment of mobile health apps using built-in smartphone sensors for diagnosis and treatment: systematic survey of apps listed in international curated health app libraries. JMIR mHealth and uHealth 2020;8:e16741.
28. Faurholt-Jepsen M, Busk J, Vinberg M et al. Daily mobility patterns in patients with bipolar disorder and healthy individuals. J Affect Disord 2020;278:413-22.
29. Jongs N, Jagesar R, van Haren NE et al. A framework for assessing neuropsychiatric phenotypes by using smartphone-based location data. Transl Psychiatry 2020;10:211.
30. Henson P, D’Mello R, Vaidyam A et al. Anomaly detection to predict relapse risk in schizophrenia. Transl Psychiatry 2021;11:28.
31. Gillan CM, Rutledge RB. Smartphones and the neuroscience of mental health. Annu Rev Neurosci (in press).
32. Torous J, Staples P, Shanahan M et al. Utilizing a personal smartphone custom app to assess the Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9) depressive symptoms in patients with major depressive disorder. JMIR Mental Health 2015;2:e8.
33. Barnett I, Torous J, Staples P et al. Beyond smartphones and sensors: choosing appropriate statistical methods for the analysis of longitudinal data. J Am Med Inform Assoc 2018;25:1669-74.
34. Koppe G, Meyer-Lindenberg A, Durstewitz D. Deep learning for small and big data in psychiatry. Neuropsychopharmacology 2021;46:176-90.
35. Shatte AB, Hutchinson DM, Teague SJ. Machine learning in mental health: a scoping review of methods and applications. Psychol Med 2019;49:1426-48.
36. Thieme A, Belgrave D, Doherty G. Machine learning in mental health: a systematic review of the HCI literature to support the development of effective and implementable ML systems. ACM Trans Comput Hum Interact 2020;27:34.
37. Belsher BE, Smolenski DJ, Pruitt LD et al. Prediction models for suicide attempts and deaths: a systematic review and simulation. JAMA Psychiatry 2019;76:642-51.
38. Goodday SM, Friend S. Unlocking stress and forecasting its consequences with digital technology. NPJ Digit Med 2019;2:75.
39. Andersson G, Titov N, Dear BF et al. Internet-delivered psychological treatments: from innovation to implementation. World Psychiatry 2019;18:20-8.
40. Mohr DC, Schueller SM, Tomasino KN et al. Comparison of the effects of coaching and receipt of app recommendations on depression, anxiety, and engagement in the IntelliCare platform: factorial randomized controlled trial. J Med Int Res 2019;21:e13609.
41. Graham AK, Greene CJ, Kwasny MJ et al. Coached mobile app platform for the treatment of depression and anxiety among primary care patients: a randomized clinical trial. JAMA Psychiatry 2020;77:906-14.
42. Arean PA, Hallgren KA, Jordan JT et al. The use and effectiveness of mobile apps for depression: results from a fully remote clinical trial.
J Med Int Res 2016;18:e330.
43. de Girolamo G, Barattieri di San Pietro C, Bulgari V et al. The acceptability of real-time health monitoring among community participants with depression: a systematic review and meta-analysis of the literature. Depress Anxiety 2020;37:885-97.
44. Kidd SA, Feldcamp L, Adler A et al. Feasibility and outcomes of a multifunction mobile health approach for the schizophrenia spectrum: App4Independence (A4i). PLoS One 2019;14:e0219491.
45. Ben-Zeev D, Brian RM, Jonathan G et al. Mobile health (mHealth) versus clinic-based group intervention for people with serious mental illness: a randomized controlled trial. Psychiatr Serv 2018;69:978-85.
46. Porras-Segovia A, Díaz-Oliván I, Gutiérrez-Rojas L et al. Apps for depression: are they ready to work? Curr Psychiatry Rep 2020;22:11.
47. Marshall JM, Dunstan DA, Bartik W. Clinical or gimmickal: the use and effectiveness of mobile mental health apps for treating anxiety and depression. Aust N Z J Psychiatry 2020;54:20-8.
48. Nunes A, Castro SL, Limpo T. A review of mindfulness-based apps for children. Mindfulness 2020;11:2089-101.
49. Temkin AB, Schild J, Falk A et al. Mobile apps for youth anxiety disorders: a review of the evidence and forecast of future innovations. Prof Psychol Res Pract 2020;51:400-13.
50. Goreis A, Felnhofer A, Kafka JX et al. Efficacy of self-management smartphone-based apps for post-traumatic stress disorder symptoms: a systematic review and meta-analysis. Front Neurosci 2020;14:3.
51. Weisel KK, Fuhrmann LM, Berking M et al. Standalone smartphone apps for mental health – a systematic review and meta-analysis. NPJ Digit Med 2019;2:118.
52. Nahum-Shani I, Smith SN, Spring BJ et al. Just-in-time adaptive interventions (JITAIs) in mobile health: key components and design principles for ongoing health behavior support. Ann Behav Med 2018;52:446-62.
53. Wang L, Miller LC. Just-in-the-moment adaptive interventions (JITAI): a meta-analytical review. Health Commun 2020;35:1531-44.
54. Baumel A, Torous J, Edan S et al. There is a non-evidence-based app for that: a systematic review and mixed methods analysis of depression-and anxiety-related apps that incorporate unrecognized techniques. J Affect Disord 2020;273:410-21.
55. Lau N, O’Daffer A, Colt S et al. Android and iPhone mobile apps for psychosocial wellness and stress management: systematic search in app stores and literature review. JMIR mHealth and uHealth 2020;8:e17798.
56. Singer N. In screening for suicide risk, Facebook takes on tricky public health role. New York Times, December 31, 2018.
57. Aschbrenner KA, Naslund JA, Tomlinson EF et al. Adolescents’ use of digital technologies and preferences for mobile health coaching in public mental health settings. Front Publ Health 2019;7:178.
58. Davidson BI, Shaw H, Ellis DA. Fuzzy constructs: the overlap between mental health and technology “use”. PsyArXiv 2020;10.31234.
59. Jensen M, George MJ, Russell MR et al. Young adolescents’ digital technology use and mental health symptoms: little evidence of longitudinal or daily linkages. Clin Psychol Sci 2019;7:1416-33.
60. Vogel L. Quality of kids’ screen time matters as much as quantity. CMAJ 2019; 191:E721.
61. Firth J, Torous J, Stubbs B et al. The “online brain”: how the Internet may be changing our cognition. World Psychiatry 2019;18:119-29.
62. Birnbaum ML, Ernala SK, Rizvi AF et al. Detecting relapse in youth with psychotic disorders utilizing patient-generated and patient-contributed digital data from Facebook. NPJ Schizophr 2019;5:17.
63. Saha K, Torous J, Caine ED et al. Psychosocial effects of the COVID-19 pandemic: large-scale quasi-experimental study on social media. J Med Int Res 2020;22:e22600.
64. Sarker A, Lakamana S, Hogg-Bremer W et al. Self-reported COVID-19 symptoms on Twitter: an analysis and a research resource. J Am Med Inform Assoc 2020;27:1310-5.
65. Low DM, Rumker L, Talkar T et al. Natural language processing reveals vulnerable mental health support groups and heightened health anxiety on reddit during COVID-19: observational study. J Med Int Res 2020;22: e22635.
66. Saha K, Sugar B, Torous J et al. A social media study on the effects of psychiatric medication use. Presented at the International AAAI Conference on Web and Social Media, Munich, July 2019.
67. Baker JT, Pennant L, Baltrušaitis T et al. Toward expert systems in mental health assessment: a computational approach to the face and voice in dyadic patient-doctor interactions. Iproceedings 2016;2:e6136.
68. Reece AG, Danforth CM. Instagram photos reveal predictive markers of depression. EPJ Data Sci 2017;6:1-2.
69. Odgers CL, Jensen MR. Annual research review: Adolescent mental health in the digital age: facts, fears, and future directions. J Child Psychol Psychiatry 2020;61:336-48.
70. Abi-Jaoude E, Naylor KT, Pignatiello A. Smartphones, social media use and youth mental health. CMAJ 2020;192:E136-41.
71. Alvarez-Jimenez M, Rice S, D’Alfonso S et al. A novel multimodal digital service (Moderated Online Social Therapy+) for help-seeking young people experiencing mental ill-health: pilot evaluation within a national youth emental health service. J Med Int Res 2020;22:e17155.
72. Schlosser DA, Campellone TR, Truong B et al. Efficacy of PRIME, a mobile app intervention designed to improve motivation in young people with schizophrenia. Schizophr Bull 2018;44:1010-20.
73. D’Alfonso S, Phillips J, Valentine L et al. Moderated online social therapy: viewpoint on the ethics and design principles of a web-based therapy system. JMIR Ment Health 2019;6:e14866.
74. Hao K. Nearly half of Twitter accounts pushing to reopen America may be bots. MIT Technol Rev 2020:6-25.
75. Robinson P, Turk D, Jilka S et al. Measuring attitudes towards mental health using social media: investigating stigma and trivialisation. Soc Psychiatry Psychiatr Epidemiol 2019;54:51-8.
76. Parrott S, Billings AC, Hakim SD et al. From #endthestigma to #realman: stigma-challenging social media responses to NBA players’ mental health disclosures. Commun Rep 2020;33:148-60.
77. Chancellor S, Birnbaum ML, Caine ED et al. A taxonomy of ethical tensions in inferring mental health states from social media. Presented at the Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, Atlanta, January 2019.
78. Fiske A, Henningsen P, Buyx A. Your robot therapist will see you now: ethical implications of embodied artificial intelligence in psychiatry, psychology, and psychotherapy. J Med Int Res 2019;21:e13216.
79. Abd-Alrazaq AA, Alajlani M, Ali N et al. Perceptions and opinions of patients about mental health chatbots: scoping review. J Med Int Res 2021;23:e17828.
80. Henson P, Wisniewski H, Hollis C et al. Digital mental health apps and the therapeutic alliance: initial review. BJPsych Open 2019;5:e15.
81. Tremain H, McEnery C, Fletcher K et al. The therapeutic alliance in digital mental health interventions for serious mental illnesses: narrative review. JMIR Ment Health 2020;7:e17204.
82. Frank AF, Gunderson JG. The role of the therapeutic alliance in the treatment of schizophrenia. Relationship to course and outcome. Arch Gen Psychiatry 1990;47:228-36.
83. Lucas GM, Gratch J, King A et al. It’s only a computer: virtual humans increase willingness to disclose. Comp Hum Behav 2014;37:94-100.
84. Martínez-Miranda J, Martínez A, Ramos R et al. Assessment of users’ acceptability of a mobile-based embodied conversational agent for the prevention and detection of suicidal behaviour. J Med Syst 2019;43:1-8.
85. Laranjo L, Dunn AG, Tong HL et al. Conversational agents in healthcare: a systematic review. J Am Med Inform Assoc 2018;25:1248-58.
86. Vaidyam AN, Linggonegoro D, Torous J. Changes to the psychiatric chatbot landscape: a systematic review of conversational agents in serious mental illness. Can J Psychiatry 2021;66:339-48.
87. Miner AS, Milstein A, Schueller S et al. Smartphone-based conversational agents and responses to questions about mental health, interpersonal violence, and physical health. JAMA Intern Med 2016;176:619-25.
88. Vaidyam AN, Wisniewski H, Halamka JD et al. Chatbots and conversational agents in mental health: a review of the psychiatric landscape. Can J Psychiatry 2019;64:456-64.
89. Bell IH, Nicholas J, Alvarez-Jimenez M et al. Virtual reality as a clinical tool in mental health research and practice. Dialog Clin Neurosci 2020;22:169-77.
90. Freeman D, Reeve S, Robinson A et al. Virtual reality in the assessment, understanding, and treatment of mental health disorders. Psychol Med 2017; 47:2393-400.
91. Valmaggia LR, Latif L, Kempton MJ et al. Virtual reality in the psychological treatment for mental health problems: a systematic review of recent evidence. Psychiatry Res 2016;236:189-95.
92. Kessler R, Wittchen H, Abelson J et al. Methodological issues in assessing psychiatric disorders with self-reports. In: Stone AA, Turkkan JS, Bachrach CA et al (eds). The science of self-report: implications for research and practice. Mahwah: Erlbaum, 2020:229-55.
93. Parsons TD. Virtual reality for enhanced ecological validity and experimental control in the clinical, affective and social neurosciences. Front Hum Neurosci 2015;9:660.
94. Maples-Keller JL, Bunnell BE, Kim SJ et al. The use of virtual reality technology in the treatment of anxiety and other psychiatric disorders. Harv Rev Psychiatry 2017;25:103-13.
95. Freeman D, Bradley J, Antley A et al. Virtual reality in the treatment of persecutory delusions: randomised controlled experimental study testing how to reduce delusional conviction. Br J Psychiatry 2016;209:62-7.
96. Pot-Kolder RM, Geraets CN, Veling W et al. Virtual-reality-based cognitive behavioural therapy versus waiting list control for paranoid ideation and social avoidance in patients with psychotic disorders: a single-blind randomised controlled trial. Lancet Psychiatry 2018;5:217-26.
97. Dellazizzo L, Potvin S, Luigi M et al. A. Evidence on virtual reality-based therapies for psychiatric disorders: meta-review of meta-analyses. J Med Int Res 2020;22:e20889.
98. De Carvalho MR, Dias TR, Duchesne M et al. Virtual reality as a promising strategy in the assessment and treatment of bulimia nervosa and binge eating disorder: a systematic review. Behav Sci 2017;7:43.
99. Howard MC, Gutworth MB. A meta-analysis of virtual reality training programs for social skill development. Comp Educ 2020;144:103707.
100. Chandrasiri A, Collett J, Fassbender E et al. A virtual reality approach to mindfulness skills training. Virtual Real 2020;24:143-9.
101. Navarro-Haro MV, Modrego-Alarcón M, Hoffman HG et al. Evaluation of a mindfulness-based intervention with and without virtual reality dialectical behavior therapy® mindfulness skills training for the treatment of generalized anxiety disorder in primary care: a pilot study. Front Psychol 2019;10:55.
102. Seabrook E, Kelly R, Foley F et al. Understanding how virtual reality can support mindfulness practice: mixed methods study. J Med Int Res 2020;22: e16106.
103. Veling W, Lestestuiver B, Jongma M et al. Virtual reality relaxation for patients with a psychiatric disorder: crossover randomized controlled trial. J Med Int Res 2021;23:e17233.
104. Brown P, Waite F, Rovira A et al. Virtual reality clinical-experimental tests of compassion treatment techniques to reduce paranoia. Sci Rep 2020;10:8547.
105. Falconer CJ, Rovira A, King JA et al. Embodying self-compassion within virtual reality and its effects on patients with depression. BJPsych Open 2016; 2:74-80.
106. Realpe A, Elahi F, Bucci S et al. Co-designing a virtual world with young people to deliver social cognition therapy in early psychosis. Early Interv Psychiatry 2020;14:37-43.
107. Thompson A, Elahi F, Realpe A et al. A feasibility and acceptability trial of social cognitive therapy in early psychosis delivered through a virtual world: the VEEP study. Front Psychiatry 2020; 25;11:219.
108. Fortune Business Insights. Virtual reality market size, share & industry analysis. https://www.fortunebusinessinsights.com.
109. Vigo D, Thornicroft G, Atun R. Estimating the true global burden of mental illness. Lancet Psychiatry 2016;3:171-8.
110. Drissi N, Ouhbi S, Janati Idrissi MA et al. An analysis on self-management and treatment-related functionality and characteristics of highly rated anxiety apps. Int J Med Inform 2020;141:104243.
111. Marshall J, Dunstan D, Bartik W. Apps with maps – anxiety and depression mobile apps with evidence-based frameworks: systematic search of major app stores. JMIR Mental Health 2020;7:e16525.
112. Linardon J, Cuijpers P, Carlbring P et al. The efficacy of app-supported smartphone interventions for mental health problems: a meta-analysis of randomized controlled trials. World Psychiatry 2019;18:325-36.
113. Bakker D, Kazantzis N, Rickwood D et al. Mental health smartphone apps: review and evidence-based recommendations for future developments. JMIR Mental Health 2016;3:e4984.
114. Wasil AR, Gillespie S, Shingleton R et al. Examining the reach of smartphone apps for depression and anxiety. Am J Psychiatry 2020;177:464-5.
115. Jaworski BK, Taylor K, Ramsey KM et al. Exploring usage of COVID Coach, a public mental health app designed for the COVID-19 pandemic: evaluation of analytics data. J Med Internet Res 2021;23:e26559.
116. Firth J, Torous J, Nicholas J et al. Can smartphone mental health interventions reduce symptoms of anxiety? A meta-analysis of randomized controlled trials. J Affect Disord 2017;218:15-22.
117. Wasil AR, Venturo-Conerly KE, Shingleton RM et al. A review of popular smartphone apps for depression and anxiety: assessing the inclusion of evidence-based content. Behav Res Ther 2019;123:103498.
118. Liu JY, Xu KK, Zhu GL et al. Effects of smartphone-based interventions and monitoring on bipolar disorder: a systematic review and meta-analysis. World J Psychiatry 2020;10:272-285.
119. Depp CA, Ceglowski J, Wang VC et al. Augmenting psychoeducation with a mobile intervention for bipolar disorder: a randomized controlled trial. J Affect Disord 2015;174:23-30.
120. Faurholt-Jepsen M, Frost M, Ritz C et al. Daily electronic self-monitoring in bipolar disorder using smartphones – the MONARCA I trial: a randomized, placebo-controlled, single-blind, parallel group trial. Psychol Med 2015;45:2691-704.
121. Faurholt-Jepsen M, Frost M, Christensen EM et al. The effect of smartphonebased monitoring on illness activity in bipolar disorder: the MONARCA II randomized controlled single-blinded trial. Psychol Med 2020;50:838-48.
122. Ly KH, Trüschel A, Jarl L et al. Behavioural activation versus mindfulnessbased guided self-help treatment administered through a smartphone application: a randomised controlled trial. BMJ Open 2014;4:e003440.
123. Ly KH, Topooco N, Cederlund H et al. Smartphone-supported versus full behavioural activation for depression: a randomised controlled trial. PLoS One 2015;10:e0126559.
124. Watts S, Mackenzie A, Thomas C et al. CBT for depression: a pilot RCT comparing mobile phone vs. computer. BMC Psychiatry 2013;13:1-9.
125. Roberts AE, Davenport TA, Wong T et al. Evaluating the quality and safety of health-related apps and e-tools: adapting the Mobile App Rating Scale and developing a quality assurance protocol. Internet Interv 2021;24:100379.
126. Wisniewski H, Gorrindo T, Rauseo-Ricupero N et al. The role of digital navigators in promoting clinical care and technology integration into practice. Digit Biomark 2020;4(Suppl. 1):119-35.
127. Wisniewski H, Torous J. Digital navigators to implement smartphone and digital tools in care. Acta Psychiatr Scand 2020;141:350-5.
128. Rauseo-Ricupero N, Henson P, Agate-Mays M et al. Case studies from the digital clinic: integrating digital phenotyping and clinical practice into today’s world. Int Rev Psychiatry (in press).
129. Colombo D, Palacios AG, Alvarez JF et al. Current state and future directions of technology-based ecological momentary assessments and interventions for major depressive disorder: protocol for a systematic review. Syst Rev 2018;7:233.
130. Dogan E, Sander C, Wagner X et al. Smartphone-based monitoring of objective and subjective data in affective disorders: where are we and where are we going? Systematic review. J Med Internet Res 2017;19:e262.
131. Beiwinkel T, Kindermann S, Maier A et al. Using smartphones to monitor bipolar disorder symptoms: a pilot study. JMIR Mental Health 2016;3:e2.
132. Faurholt-Jepsen M, Vinberg M, Frost M et al. Behavioral activities collected through smartphones and the association with illness activity in bipolar disorder. Int J Methods Psychiatr Res 2016;25:309-23.
133. Faurholt-Jepsen M, Vinberg M, Frost M et al. Smartphone data as an electronic biomarker of illness activity in bipolar disorder. Bipolar Disord 2015; 17:715-28.
134. Faurholt-Jepsen M, Busk J, Frost M et al. Voice analysis as an objective state marker in bipolar disorder. Transl Psychiatry 2016;6:e856.
135. Antosik-Wójcińska AZ, Dominiak M, Chojnacka M et al. Smartphone as a monitoring tool for bipolar disorder: a systematic review including data analysis, machine learning algorithms and predictive modelling. Int J Med Inform 2020;138:104131.
136. Stanislaus S, Faurholt-Jepsen M, Vinberg M et al. Mood instability in patients with newly diagnosed bipolar disorder, unaffected relatives, and healthy control individuals measured daily using smartphones. J Affect Disord 2020;271:336-44.
137. Yim SJ, Lui LM, Lee Y et al. The utility of smartphone-based, ecological momentary assessment for depressive symptoms. J Affect Disord 2020;274:602-9.
138. Burns MN, Begale M, Duffecy J et al. Harnessing context sensing to develop a mobile intervention for depression. J Med Internet Res 2011;13:e55.
139. Faurholt-Jepsen M, Tønning ML, Frost M et al. Reducing the rate of psychiatric Re-ADMISsions in bipolar disorder using smartphones – The RADMIS trial. Acta Psychiatr Scand 2021;143:453-65.
140. Tønning ML, Faurholt-Jepsen M, Frost M et al. The effect of smartphonebased monitoring and treatment on the rate and duration of psychiatric readmission in patients with unipolar depressive disorder: the RADMIS randomized controlled trial. J Affect Disord 2021;282:354-63.
141. Hidalgo-Mazzei D, Mateu A, Reinares M et al. Self-monitoring and psychoeducation in bipolar patients with a smart-phone application (SIMPLe) project: design, development and studies protocols. BMC Psychiatry 2015;15:1-9.
142. Ritter PS, Bermpohl F, Gruber O et al. Aims and structure of the German Research Consortium BipoLife for the study of bipolar disorder. Int J Bipolar Disord 2016;4:26.
143. Saunders KE, Cipriani A, Rendell J et al. Oxford Lithium Trial (OxLith) of the early affective, cognitive, neural and biochemical effects of lithium carbonate in bipolar disorder: study protocol for a randomised controlled trial. Trials 2016;17:1-5.
144. Kessing LV, Munkholm K, Faurholt-Jepsen J et al. The Bipolar Illness Onset study: research protocol for the BIO cohort study. BMJ Open 2017;7:e015462.
145. Bucci S, Schwannauer M, Berry N. The digital revolution and its impact on mental health care. Psychol Psychother 2019;92:277-97.
146. Chivilgina O, Wangmo T, Elger BS et al. mHealth for schizophrenia spectrum disorders management: a systematic review. Int J Soc Psychiatry 2020; 66:642-65.
147. Barnett I, Torous J, Staples P et al. Relapse prediction in schizophrenia through digital phenotyping: a pilot study. Neuropsychopharmacology 2018; 43:1660-6.
148. Adler DA, Ben-Zeev D, Tseng VW et al. Predicting early warning signs of psychotic relapse from passive sensing data: an approach using encoderdecoder neural networks. JMIR Mhealth and Uhealth 2020;8:e19962.
149. Ben-Zeev D, Brian R, Wang R et al. CrossCheck: integrating self-report, behavioral sensing, and smartphone use to identify digital indicators of psychotic relapse. Psychiatr Rehabil J 2017;40:266-75.
150. Wisniewski H, Henson P, Torous J. Using a smartphone app to identify clinically relevant behavior trends via symptom report, cognition scores, and exercise levels: a case series. Front Psychiatry 2019;10:652.
151. Cella M, He Z, Killikelly C et al. Blending active and passive digital technology methods to improve symptom monitoring in early psychosis. Early Interv Psychiatry 2019;13:1271-5.
152. Clarke S, Hanna D, Mulholland C et al. A systematic review and meta-analysis of digital health technologies effects on psychotic symptoms in adults with psychosis. Psychosis 2019;11:362-73.
153. Bucci S, Barrowclough C, Ainsworth J et al. Actissist: proof-of-concept trial of a theory-driven digital intervention for psychosis. Schizophr Bull 2018; 44:1070-80.
154. Garety P, Ward T, Emsley R et al. Effects of SlowMo, a blended digital therapy targeting reasoning, on paranoia among people with psychosis: a randomized clinical trial. JAMA Psychiatry (in press).
155. Berry N, Machin M, Ainsworth J et al. Developing a theory-informed smartphone app for early psychosis: learning points from a multidisciplinary collaboration. Front Psychiatry 2020;11:602861.
156. Gumley A, Bradstreet S, Ainsworth J et al. Early signs monitoring to prevent relapse in psychosis and promote well-being, engagement, and recovery: protocol for a feasibility cluster randomized controlled trial harnessing mobile phone technology blended with peer support. JMIR Res Protoc 2020;9: e15058.
157. Mohr DC, Lyon AR, Lattie EG et al. Accelerating digital mental health research from early design and creation to successful implementation and sustainment. J Med Internet Res 2017;19:e153.
158. Greenhalgh T, Wherton J, Papoutsi C et al. Analysing the role of complexity in explaining the fortunes of technology programmes: empirical application of the NASSS framework. BMC Med 2018;16:66.
159. Camacho E, Levin L, Torous J. Smartphone apps to support coordinated specialty care for prodromal and early course schizophrenia disorders: systematic review. J Med Internet Res 2019;21:e16393.
160. Bardone-Cone AM, Thompson KA, Miller AJ. The self and eating disorders. J Pers 2020;88:59-75.
161. Halmi KA. Perplexities of treatment resistence in eating disorders. BMC Psychiatry 2013;13:292.
162. Weissman RS, Rosselli F. Reducing the burden of suffering from eating disorders: unmet treatment needs, cost of illness, and the quest for cost-effectiveness. Behav Res Ther 2017;88:49-64.
163. Linardon J, Shatte A, Tepper H et al. A survey study of attitudes toward, and preferences for, e-therapy interventions for eating disorder psychopathology. Int J Eat Disord 2020;53:907-16.
164. Linardon J, Messer M, Lee S et al. Perspectives of e-health interventions for treating and preventing eating disorders: descriptive study of perceived advantages and barriers, help-seeking intentions, and preferred functionality. Eat Weight Disord 2021;26:1097-109.
165. Juarascio AS, Manasse SM, Goldstein SP et al. Review of smartphone applications for the treatment of eating disorders. Eur Eat Disord Rev 2015;23:111.
166. Fairburn CG, Rothwell ER. Apps and eating disorders: a systematic clinical appraisal. Int J Eat Disord 2015;48:1038-46.
167. Wasil AR, Patel R, Cho JY et al. Smartphone apps for eating disorders: a systematic review of evidence-based content and application of user-adjusted analyses. Int J Eat Disord 2021;54:690-700.
168. Linardon J, Shatte A, Messer M et al. E-mental health interventions for the treatment and prevention of eating disorders: an updated systematic review and meta-analysis. J Consult Clin Psychol 2020;88:994-1007.
169. Linardon J, Shatte A, Rosato J et al. Efficacy of a transdiagnostic cognitive-behavioral intervention for eating disorder psychopathology delivered through a smartphone app: a randomized controlled trial. Psychol Med (in press).
170. Wilson GT, Fairburn CC, Agras WS et al. Cognitive-behavioral therapy for bulimia nervosa: time course and mechanisms of change. J Consult Clin Psychol 2002;70:267-74.
171. Sivyer K, Allen E, Cooper Z et al. Mediators of change in cognitive behavior therapy and interpersonal psychotherapy for eating disorders: a secondary analysis of a transdiagnostic randomized controlled trial. Int J Eat Disord 2020;53:1928-40.
172. Juarascio AS, Parker MN, Lagacey MA et al. Just-in-time adaptive interventions: a novel approach for enhancing skill utilization and acquisition in cognitive behavioral therapy for eating disorders. Int J Eat Disord 2018;51:826-30.
173. Hildebrandt T, Michaeledes A, Mayhew M et al. Randomized controlled trial comparing health coach-delivered smartphone-guided self-help with standard care for adults with binge eating. Am J Psychiatry 2020;177:134-42.
174. Hildebrandt T, Michaelides A, Mackinnon D et al. Randomized controlled trial comparing smartphone assisted versus traditional guided self-help for adults with binge eating. Int J Eat Disord 2017;50:1313-22.
175. Hendershot CS, Witkiewitz K, George WH et al. Relapse prevention for addictive behaviors. Subst Abuse Treat Prev Policy 2011;6:17.
176. Tofighi B, Chemi C, Ruiz-Valcarcel J et al. Smartphone apps targeting alcohol and illicit substance use: systematic search in in commercial app stores and critical content analysis. JMIR mHealth and uHealth 2019;7:e11831.
177. Institute for Clinical and Economic Review. Digital therapeutics as an adjunct to medication assisted therapy for opioid use disorder. https://icer.org.
178. Whittaker R, McRobbie H, Bullen C et al. Mobile phone text messaging and app-based interventions for smoking cessation. Cochrane Database Syst Rev 2019;10:CD006611.
179. Staiger PK, O’Donnell R, Liknaitzky P et al. Mobile apps to reduce tobacco, alcohol, and illicit drug use: systematic review of the first decade. J Med Internet Res 2020;22:e17156.
180. Nuamah J, Mehta R, Sasangohar F. Technologies for opioid use disorder management: mobile app search and scoping review. JMIR mHealth and uHealth 2020;8:e15752.
181. Carreiro S, Newcomb M, Leach R et al. Current reporting of usability and impact of mHealth interventions for substance use disorder: a systematic review. Drug Alcohol Depend 2020;215:108201.
182. Liao Y, Tang J. Protocol: Efficacy of cognitive behavioural therapy-based smartphone app for smoking cessation in China: a study protocol of a randomised controlled trial. BMJ Open 2021;11:e041985.
183. Coughlin LN, Nahum-Shani I, Philyaw-Kotov ML et al. Developing an adaptive mobile intervention to address risky substance use among adolescents and emerging adults: usability study. JMIR mHealth and uHealth 2021;9:e24424.
184. Bricker JB, Watson NL, Mull KE et al. Efficacy of smartphone applications for smoking cessation: a randomized clinical trial. JAMA Intern Med 2020;180:1472-80.
185. Manning V, Piercy H, Garfield JB et al. Personalized approach bias modification smartphone app (“SWIPE”) to reduce alcohol use among people drinking at hazardous or harmful levels: protocol for an open-label feasibility study. JMIR Res Protoc 2020;9:e21278.
186. World Health Organization. Caring for children and adolescents with mental disorders: setting WHO directions. Geneva: World Health Organization, 2003.
187. Punukollu M, Marques M. Use of mobile apps and technologies in child and adolescent mental health: a systematic review. Evid Based Ment Health 2019;22:161-6.
188. Hollis C, Falconer CJ, Martin JL et al. Annual research review: Digital health interventions for children and young people with mental health problems – a systematic and meta-review. J Child Psychol Psychiatry 2017;58:474-503.
189. Grist R, Croker A, Denne M et al. Technology delivered interventions for depression and anxiety in children and adolescents: a systematic review and meta-analysis. Clin Child Fam Psychol Rev 2019;22:147-71.
190. Hill C, Creswell C, Vigerland S et al. Navigating the development and dissemination of internet cognitive behavioral therapy (iCBT) for anxiety disorders in children and young people: a consensus statement with recommendations from the #iCBTLorentz Workshop Group. Internet Interv 2018;12:1-10.
191. Peiris D, Miranda JJ, Mohr DC. Going beyond killer apps: building a better mHealth evidence base. BMJ Glob Health 2018;3:e000676.
192. Mohr DC, Riper H, Schueller SM. A solution-focused research approach to achieve an implementable revolution in digital mental health. JAMA Psychiatry 2018;75:113-4.
193. Kitson AL, Rycroft-Malone J, Harvey G et al. Evaluating the successful implementation of evidence into practice using the PARiHS framework: theoretical and practical challenges. Implement Sci 2008;3:1-2.
194. Roberts ET, Mehrotra A. Assessment of disparities in digital access among Medicare beneficiaries and implications for telemedicine. JAMA Intern Med 2020;180:1386-9.
195. Fischer SH, Ray KN, Mehrotra A et al. Prevalence and characteristics of telehealth utilization in the United States. JAMA Netw Open 2020;3:e2022302
196. Nouri S, Khoong EC, Lyles CR et al. Addressing equity in telemedicine for chronic disease management during the COVID-19 pandemic. NEJM Catalyst Innovations in Care Delivery, May 2020.
197. Szinay D, Jones A, Chadborn T et al. Influences on the uptake of and engagement with health and well-being smartphone apps: systematic review. J Med Internet Res 2020;22:e17572.
198. Hoffman L, Wisniewski H, Hays R et al. Digital Opportunities for Outcomes in Recovery Services (DOORS): pragmatic hands-on group approach toward increasing digital health and smartphone competencies, autonomy, relatedness, and alliance for those with serious mental illness. J Psychiatr Pract 2020;26:80-8.
199. Torous J, Lipschitz J, Ng M et al. Dropout rates in clinical trials of smartphone apps for depressive symptoms: systematic review and meta-analysis. J Affect Disord 2020;263:413-9.
200. Baumel A, Muench F, Edan S et al. Objective user engagement with mental health apps: systematic search and panel-based usage analysis. J Med Internet Res 2020;22:e17572.
201. Bradway M, Gabarron E, Johansen M et al. Methods and measures used to evaluate patient-operated mobile health interventions: scoping literature review. JMIR mHealth and uHealth 2020;8:e16814.
202. Ng MM, Firth J, Minen M et al. User engagement in mental health apps: a review of measurement, reporting, and validity. Psychiatr Serv 2019;70:538-44.
203. Pratap A, Neto EC, Snyder P et al. Indicators of retention in remote digital health studies: a cross-study evaluation of 100,000 participants. NPJ Digit Med 2020;3:21.
204. Morton E, Barnes SJ, Michalak EE. Participatory digital health research: a new paradigm for mHealth tool development. Gen Hosp Psychiatry 2020;66: 67-9.
205. Hetrick SE, Robinson J, Burge E et al. Youth codesign of a mobile phone app to facilitate self-monitoring and management of mood symptoms in young people with major depression, suicidal ideation, and self-harm. JMIR Ment Health 2018;5:e9.
206. Rudd BN, Beidas RS. Digital mental health: the answer to the global mental health crisis? JMIR Ment Health 2020;7:e18472.
207. Carter H, Araya R, Anjur K et al. The emergence of digital mental health in low-income and middle-income countries: a review of recent advances and implications for the treatment and prevention of mental disorders. J Psychiatr Res 2021;133:223-46.
208. Merchant R, Torous J, Rodriguez-Villa E et al. Digital technology for management of severe mental disorders in low-income and middle-income countries. Curr Opin Psychiatry 2020;33:501-7.
209. Naslund JA, Gonsalves PP, Gruebner O et al. Digital innovations for global mental health: opportunities for data science, task sharing, and early intervention. Curr Treat Options Psychiatry 2019;6:337-51.
210. Connolly SL, Hogan TP, Shimada SL et al. Leveraging implementation science to understand factors influencing sustained use of mental health apps: a narrative review. J Technol Behav Sci 2020;10.1007.
211. Bird KA, Castleman BL, Denning JT et al. Nudging at scale: experimental evidence from FAFSA completion campaigns. J Econ Behav Organ 2019;183: 105-28.
212. L attie EG, Nicholas J, Knapp AA et al. Opportunities for and tensions surrounding the use of technology-enabled mental health services in community mental health care. Adm Policy Ment Health 2020;47:138-49.
213. Lederman R, D’Alfonso S. The digital therapeutic alliance: insights on the effectiveness of online therapy. Presented at the First Annual Symposium on the Digital Therapeutic Alliance, Melbourne, August 2019.
214. Chikersal P, Belgrave D, Doherty G et al. Understanding client support strategies to improve clinical outcomes in an online mental health intervention. Presented at the CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, Honolulu, April 2020.
215. Graham AK, Lattie EG, Powell BJ et al. Implementation strategies for digital mental health interventions in health care settings. Am Psychol 2020;75: 1080-92.
216. Schueller SM, Torous J. Scaling evidence-based treatments through digital mental health. Am Psychol 2020;75:1093-104.
217. Rodriguez-Villa E, Rauseo-Ricupero N, Camacho E et al. The digital clinic: implementing technology and augmenting care for mental health. Gen Hosp Psychiatry 2020;66:59-66.
218. Mordecai D, Histon T, Neuwirth E et al. How Kaiser Permanente created a mental health and wellness digital ecosystem. NEJM Catalyst Innovations in Care Delivery, January 2021.
219. Owen JE, Kuhn E, Jaworski BK et al. VA mobile apps for PTSD and related problems: public health resources for veterans and those who care for them. Mhealth 2018;4:28.
220. Nielsen JC, Kautzner J, Casado-Arroyo R et al. Remote monitoring of cardiac implanted electronic devices: legal requirements and ethical principles – ESC Regulatory Affairs Committee/EHRA joint task force report. Europace 2020;22:1742-58.
221. Ghafur S, Van Dael J, Leis M et al. Public perceptions on data sharing: key insights from the UK and the USA. Lancet Digit Health 2020;2:e444-6.
222. Parker L, Halter V, Karliychuk T et al. How private is your mental health app data? An empirical study of mental health app privacy policies and practices. Int J Law Psychiatry 2019;64:198-204.
223. Stern AD, Gordon WJ, Landman AB et al. Cybersecurity features of digital medical devices: an analysis of FDA product summaries. BMJ Open 2019;9: e025374.
224. Germain T. Mental health apps aren’t all as private as you may think. Consumer Reports, March 2, 2021.
225. Larsen ME, Huckvale K, Nicholas J et al. Using science to sell apps: evaluation of mental health app store quality claims. NPJ Digit Med 2019;2:18.
226. Nebeker C, López-Arenas A. Building Research Integrity and Capacity (BRIC): an educational initiative to increase research literacy among community health workers and promotores. J Microbiol Biol Educ 2016;17:41-5.
227. Alon N, Stern AD, Torous J. Assessing Food and Drug Administration’s riskbased framework for software precertification with top US health apps: quality improvement study. JMIR mHealth and uHealth 2020;8:e20482.
228. Carl JR, Jones DJ, Lindhiem OJ et al. Regulating digital therapeutics for mental health: opportunities, challenges, and the essential role of psychologists. Br J Clin Psychol (in press).
229. Rodriguez-Villa E, Torous J. Regulating digital health technologies with transparency: the case for dynamic and multi-stakeholder evaluation. BMC Med 2019;17:226.
230. Eyre HA, Singh AB, Reynolds III C. Tech giants enter mental health. World Psychiatry 2016;15:21-2.
231. Powell A, Torous J. A patient-centered framework for measuring the economic value of the clinical benefits of digital health apps: theoretical modeling. JMIR Ment Health 2020;7:e18812.
232. Mitchell LM, Joshi U, Patel V et al. Economic evaluations of Internet-based psychological interventions for anxiety disorders and depression: a systematic review. J Affect Disord 2021;284:157-82.
233. Gordon WJ, Patel V, Thornhill W et al. Characteristics of patients using patient-facing application programming interface technology at a US health care system. JAMA Netw Open 2020;3:e2022408.
234. Lagan S, Emerson MR, King D et al. Mental health app evaluation: updating the American Psychiatric Association’s framework through a stakeholderengaged workshop. Psychiatr Serv (in press).
235. Torous J, Choudhury T, Barnett I et al. Smartphone relapse prediction in serious mental illness: a pathway towards personalized preventive care. World Psychiatry 2020;19:308-9.
Количество просмотров: 929
Предыдущая статьяВнимание к предпочтениям пациента при принятии решений в психиатрической помощи
Следующая статьяКлиническая характеристика взрослых пациентов с тревогой и связанными расстройствами, направленная на персонализированное ведение
Прямой эфир