在宅でも活用可能なePRO(電子的な患者報告アウトカム)および複数の生体センシングデバイスを用い、同一患者を病相期-寛解期-再発時にかけて縦断的に追跡調査し、睡眠(睡眠構築・脳波特性)及び関連する行動(活動・休止・社会リズム特性)、生理(体温・心拍・脈波・呼吸・筋活動)パラメータを連続測定する。これら時系列データから特徴量の抽出を行い、目的変数(精神症状の悪化・再発)を説明する予測モデルを機械学習によって構築する。最終的にモデルに投入された特徴量の分析を行い、再発に先行しやすい睡眠・覚醒症状の特徴、疾患特異性、先行期間、病態生理学的リンケージについて考察する。
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