Smartphone-Based Digital Phenotyping Across Health Conditions: Scoping Review.

Araştırma özeti

Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by

BackgroundSmartphone tabanlı dijital fenotipleme, sağlıkla ilgili davranışsal ve çevresel verileri pasif olarak yakalamak için yerleşik sensörler ve kullanım kalıpları kullanır ve zihinsel sağlık ve kronik hastalık bağlamlarında kapsamlı bir şekilde uygulanmıştır.ObjectiveBu inceleme, belirli sağlık koşullarını karakterize etmek için yalnızca yerleşik akıllı telefon sensörlerine dayanan yaklaşımlar olarak tanımlanan akıllı telefon tabanlı dijital fenotiplemeyi kullanan çalışmaları sentezler. Bilgimize göre, bu çalışma, akıl sağlığı, fiziksel sağlık ve madde kullanım bozukluklarını (SUD'ler) kapsayan ve gelecekteki araştırmalar için ortak uygulamaları, boşlukları ve fırsatları vurgulayan, akıllı telefon tabanlı dijital fenotiplemenin en kapsamlı çapraz durum sentezini sağlar. MethodsWe, 2012 ve 2025 yılları arasında Google Scholar, IEEE Xplore, ACM Digital Library ve Pubmobile'de yayınlanan İngilizce dil, hakemli kağıtların taranabilir bir incelemesini yaptı. Akıllı telefon yardımcı algılama yöntemlerine veya dijital fenotipasyona dayanmayan çalışmalar hariç tutuldu.SonuçlarÇalışma özelliklerinin, sensörlerin ve sağlık alanlarının tanımlayıcı bir sentezini gerçekleştirdik. Tanımlanan 111 belgeden 65'i kapsama kriterlerini karşıladı. Çoğu çalışma gözlemseldi ve pasif algılamaya dayanıyordu. Örneklem boyutları 10'dan daha az ve 18.000'den fazla katılımcı arasında değişiyordu, ortalama 52 (IQR = 26-126). Zihinsel sağlık koşulları en sık depresyon (n=16), bipolar bozukluk (n=11), stres veya anksiyete (n=10) ve şizofreni (n=8) dahil olmak üzere incelenmiştir. Daha az yaygın olarak çalışılan durumlar arasında SUD'ler (n=7), Parkinson hastalığı (n=4) ve uyku apnesi (n=2) sayılabilir. Sensör akışları çok çeşitlidir ve hareketliliği, iletişimi, cihaz kullanımını, çevresel bağlamı ve kullanıcı etkileşim kalıplarını yakalayan çeşitli pasif akıllı telefon veri kaynaklarını içerir. Yer-gerçek ölçümleri en yaygın olarak onaylanmış klinik ölçeklere (örneğin, Hasta Sağlığı Anketi-9, Genç Mania Derecelendirme Ölçeği [YMRS] ve Pittsburgh Uyku Kalitesi Endeksi; n=41), ardından ekolojik anlık değerlendirmeler (n=18), klinisyen onaylı tanılar (n=9) ve polisomnografi (n=3) gibi fizyolojik önlemlere dayanıyordu. Çalışmalar boyunca, yinelenen metodolojik sınırlamalar eksik veya tutarsız sensör tanımlarını, veri kalitesinin sınırlı raporlamasını (örn. örnekleme oranları ve eksiklik) ve heterojen doğrulama uygulamalarını içeriyordu. Bu konular karşılaştırılabilirliği ve tekrarlanabilirliği sınırlar ve daha net raporlama standartlarına ve daha fazla veri kullanılabilirliğine olan ihtiyacın altını çizer.Bu inceleme, zihinsel sağlık, fiziksel sağlık ve SUD'leri kapsayan akıllı telefona özel dijital fenotipleme çalışmalarının ilk kapsamlı sentezini sağlar. Bu çalışma, önceki incelemelerden farklı olarak, yalnızca geniş bir sağlık alanı yelpazesindeki akıllı telefon sensörlerinden türetilen davranışsal dernekleri haritalamaktadır. Bu incelemenin birincil katkısı, araştırmacıların yeni bulguları mevcut kanıt tabanıyla ilişkilendirmelerini ve çoğaltma, uzatma veya klinik çeviri fırsatlarını tanımlamalarını sağlayan çalışmalar arasında gözlemlenen davranışsal derneklerin birleştirilmesinde yatmaktadır. Toplu olarak, bu bulgular hem gerçek dünya ortamlarında akıllı telefon tabanlı dijital fenotipleme vaadini hem de klinik ve halk sağlığı uygulamalarına çeviriyi desteklemek için geliştirilmiş standardizasyon ihtiyacını vurgulamaktadır.

Özgün kaynak özetini okuyun

BackgroundSmartphone-based digital phenotyping uses built-in sensors and usage patterns to passively capture behavioral and environmental data relevant to health and has been applied extensively in mental health and chronic disease contexts.ObjectiveThis review synthesizes studies that use smartphone-based digital phenotyping, defined as approaches that rely exclusively on onboard smartphone sensors to characterize specific health conditions. To our knowledge, this work provides the most comprehensive cross-condition synthesis of smartphone-based digital phenotyping to date, spanning mental health, physical health, and substance use disorders (SUDs), and highlighting common practices, gaps, and opportunities for future research.MethodsWe conducted a scoping review of English-language, peer-reviewed papers published between 2012 and 2025 in Google Scholar, IEEE Xplore, ACM Digital Library, and PubMed using terms such as "mobile sensing" and "digital phenotyping." Eligible papers used onboard smartphone sensors to assess health and went beyond self-report. Studies that did not rely on smartphone auxiliary sensing modalities or digital phenotyping were excluded.ResultsWe performed a descriptive synthesis of study characteristics, sensors, and health domains. Of 111 papers identified, 65 met inclusion criteria. Most studies were observational and relied on passive sensing. Sample sizes ranged from fewer than 10 to over 18,000 participants, with a median of 52 (IQR=26-126). Mental health conditions were most frequently examined, including depression (n=16), bipolar disorder (n=11), stress or anxiety (n=10), and schizophrenia (n=8). Less commonly studied conditions included SUDs (n=7), Parkinson disease (n=4), and sleep apnea (n=2). Sensor streams varied widely and included diverse passive smartphone data sources capturing mobility, communication, device usage, environmental context, and user interaction patterns. Ground-truth measurements most commonly relied on validated clinical scales (eg, Patient Health Questionnaire-9, Young Mania Rating Scale [YMRS], and Pittsburgh Sleep Quality Index; n=41), followed by ecological momentary assessments (n=18), clinician-confirmed diagnoses (n=9), and physiological measures such as polysomnography (n=3). Across studies, recurring methodological limitations included incomplete or inconsistent sensor descriptions, limited reporting of data quality (eg, sampling rates and missingness), and heterogeneous validation practices. These issues limit comparability and reproducibility and underscore the need for clearer reporting standards and greater data availability.ConclusionsThis scoping review provides the first comprehensive synthesis of smartphone-only digital phenotyping studies spanning mental health, physical health, and SUDs. Unlike prior reviews, this work maps behavioral associations derived exclusively from smartphone sensors across a broad range of health domains. The primary contribution of this review lies in its consolidation of behavioral associations observed across studies, enabling researchers to correlate new findings to the existing evidence base and identify opportunities for replication, extension, or clinical translation. Collectively, these findings highlight both the promise of smartphone-based digital phenotyping in real-world settings and the need for improved standardization to support translation into clinical and public health applications.

Bilimsel değerlendirme

Araştırma sorusu

Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.

Yöntem ve örneklem

Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.

Temel bulgular

Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.

Sınırlılıklar

Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.

Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.