Combining mobile-health (mHealth) and artificial intelligence (AI) methods to avoid suicide attempts: the Smartcrises study protocol

The screening of digital footprint for clinical purposes relies on the capacity of wearable technologies to collect data and extract relevant information’s for patient management. Artificial intelligence (AI) techniques allow processing of real-time observational information and continuously learning from data to build understanding. We designed a system able to get clinical sense from digital footprints based on the smartphone’s native sensors and advanced machine learning and signal processing techniques in order to identify suicide risk. Method/design: The Smartcrisis study is a cross-national comparative study. The study goal is to determine the relationship between suicide risk and changes in sleep quality and disturbed appetite. Outpatients from the Hospital Fundación Jiménez Díaz Psychiatry Department (Madrid, Spain) and the University Hospital of Nimes (France) will be proposed to participate to the study. Two smartphone applications and a wearable armband will be used to capture the data. In the intervention group, a smartphone application (MEmind) will allow for the ecological momentary assessment (EMA) data capture related with sleep, appetite and suicide ideations. Discussion: Some concerns regarding data security might be raised. Our system complies with the highest level of security regarding patients’ data. Several important ethical considerations related to EMA method must also be considered. EMA methods entails a non-negligible time commitment on behalf of the participants. EMA rely on daily, or sometimes more frequent, Smartphone notifications. Furthermore, recording participants’ daily experiences in a continuous manner is an integral part of EMA. This approach may be significantly more than asking a participant to complete a retrospective questionnaire but also more accurate in terms of symptoms monitoring. Overall, we believe that Smartcrises could participate to a paradigm shift from the traditional identification of risks factors to personalized prevention strategies tailored to characteristics for each patientThis study was partly funded by Fundación Jiménez Díaz Hospital, Instituto de Salud Carlos III (PI16/01852), Delegación del Gobierno para el Plan Nacional de Drogas (20151073), American Foundation for Suicide Prevention (AFSP) (LSRG-1-005-16), the Madrid Regional Government (B2017/BMD-3740 AGES-CM 2CM; Y2018/TCS-4705 PRACTICO-CM) and Structural Funds of the European Union. MINECO/FEDER (‘ADVENTURE’, id. TEC2015–69868-C2–1-R) and MCIU Explora Grant ‘aMBITION’ (id. TEC2017–92552-EXP), the French Embassy in Madrid, Spain, The foundation de l’avenir, and the Fondation de France. The work of D. Ramírez and A. Artés-Rodríguez has been partly supported by Ministerio de Economía of Spain under projects: OTOSIS (TEC2013–41718-R), AID (TEC2014–62194-EXP) and the COMONSENS Network (TEC2015–69648-REDC), by the Ministerio de Economía of Spain jointly with the European Commission (ERDF) under projects ADVENTURE (TEC2015– 69868-C2–1-R) and CAIMAN (TEC2017–86921-C2–2-R), and by the Comunidad de Madrid under project CASI-CAM-CM (S2013/ICE-2845). The work of P. Moreno-Muñoz has been supported by FPI grant BES-2016-07762

Mobile Phone and Wearable Sensor-Based mHealth Approach for Psychiatric Disorders and Symptoms : Systematic Review and Link to the m-RESIST Project

Background: Mobile Therapeutic Attention for Patients with Treatment-Resistant Schizophrenia (m-RESIST) is an EU Horizon 2020-funded project aimed at designing and validating an innovative therapeutic program for treatment-resistant schizophrenia. The program exploits information from mobile phones and wearable sensors for behavioral tracking to support intervention administration. Objective: To systematically review original studies on sensor-based mHealth apps aimed at uncovering associations between sensor data and symptoms of psychiatric disorders in order to support the m-RESIST approach to assess effectiveness of behavioral monitoring in therapy. Methods: A systematic review of the English-language literature, according to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines, was performed through Scopus, PubMed, Web of Science, and the Cochrane Central Register of Controlled Trials databases. Studies published between September 1, 2009, and September 30, 2018, were selected. Boolean search operators with an iterative combination of search terms were applied. Results: Studies reporting quantitative information on data collected from mobile use and/or wearable sensors, and where that information was associated with clinical outcomes, were included. A total of 35 studies were identified; most of them investigated bipolar disorders, depression, depression symptoms, stress, and symptoms of stress, while only a few studies addressed persons with schizophrenia. The data from sensors were associated with symptoms of schizophrenia, bipolar disorders, and depression. Conclusions: Although the data from sensors demonstrated an association with the symptoms of schizophrenia, bipolar disorders, and depression, their usability in clinical settings to support therapeutic intervention is not yet fully assessed and needs to be scrutinized more thoroughly.Peer reviewe

Mobile Phone and Wearable Sensor-Based mHealth Approach for Psychiatric Disorders and Symptoms : Systematic Review and Link to the m-RESIST Project

Background: Mobile Therapeutic Attention for Patients with Treatment-Resistant Schizophrenia (m-RESIST) is an EU Horizon 2020-funded project aimed at designing and validating an innovative therapeutic program for treatment-resistant schizophrenia. The program exploits information from mobile phones and wearable sensors for behavioral tracking to support intervention administration. Objective: To systematically review original studies on sensor-based mHealth apps aimed at uncovering associations between sensor data and symptoms of psychiatric disorders in order to support the m-RESIST approach to assess effectiveness of behavioral monitoring in therapy. Methods: A systematic review of the English-language literature, according to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines, was performed through Scopus, PubMed, Web of Science, and the Cochrane Central Register of Controlled Trials databases. Studies published between September 1, 2009, and September 30, 2018, were selected. Boolean search operators with an iterative combination of search terms were applied. Results: Studies reporting quantitative information on data collected from mobile use and/or wearable sensors, and where that information was associated with clinical outcomes, were included. A total of 35 studies were identified; most of them investigated bipolar disorders, depression, depression symptoms, stress, and symptoms of stress, while only a few studies addressed persons with schizophrenia. The data from sensors were associated with symptoms of schizophrenia, bipolar disorders, and depression. Conclusions: Although the data from sensors demonstrated an association with the symptoms of schizophrenia, bipolar disorders, and depression, their usability in clinical settings to support therapeutic intervention is not yet fully assessed and needs to be scrutinized more thoroughly.Peer reviewe

Mood-enhancing Physical Activity in Individuals with Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder (ADHD) and Healthy Youths – Daily Life Investigations by Ambulatory Assessment

Körperliche Aktivität ist ein wichtiger Bestandteil zur Prävention von Erkrankungen bei gesunden Menschen, sowie auch zur Gesundheitsförderung bei physischen und psychischen Erkrankungen. Bei letzterem besteht dahingehend Evidenz, dass eine Milderung der Begleiterscheinungen einer psychischen Erkrankung mit einer Verbesserung des eigentlichen Krankheitsbildes, das heißt der Hauptsymptome, einhergehen könnte. Studien belegen beispielsweise einen signifikanten Zusammenhang zwischen negativem Affekt, als häufig auftretende Begleiterscheinung bei psychischen Erkrankungen, und Impulsivität, als eines der Hauptsymptome der Aufmerksamkeitsdefizit-/Hyperaktivitätsstörung (ADHS). Somit wird vermutet, dass eine Verbesserung von negativem Affekt auch gleichzeitig Impulsivität positiv beeinflussen könnte. Diese genannten Symptome, Gefühle, aber auch Verhaltensweisen, wie beispielsweise körperliche Aktivität, fluktuieren stark innerhalb von Personen über die Zeit und weisen untereinander möglicherweise Zusammenhänge auf. Durch Ambulantes Assessment und wachsendem technischem Fortschritt werden zunehmend einfachere und weniger beschwerliche Möglichkeiten geboten diese dynamischen Prozesse im Alltag adäquat abzubilden und zu untersuchen. Ambulantes Assessment beschreibt dabei das Untersuchen von Personen in ihrem Alltag in Echtzeit mit beispielsweise elektronischen Tagebüchern und Akzelerometern. Die Hauptziele dieser Arbeit fokussieren sich auf die Zusammenhänge zwischen körperlicher Aktivität und Stimmung bei Jugendlichen und ADHS PatientInnen, sowie gesunden Kontrollen. Dabei wird untersucht, wie diese von Natur aus dynamischen Variablen über die Zeit zusammenhängen bzw. sich gegenseitig bedingen. Zusätzlich wird eine Übersichtsarbeit (Review) zum Thema „elektronische Tagebücher in der ADHS-Forschung“ vorgestellt, die den Stand der Forschung, sowie Zukunftsperspektiven zur Verbesserung der ADHS-Forschung, durch stetig wachsenden technischen Fortschritt im Ambulanten Assessment, darlegt. Im ersten der vier Paper dieser Arbeit wurden Jugendliche, zwischen zwölf und siebzehn Jahren, einer willkürlich ausgewählten gemeindenahen Stichprobe (N=113), in ihrem alltäglichen Leben, hinsichtlich des Zusammenhangs zwischen Stimmung und nachfolgender spontaner körperlicher Aktivität, untersucht. Über einen Zeitraum von einer Woche wurden sie durch Ambulantes Assessment (d.h. mit elektronischen Tagebüchern und Akzelerometern) begleitet. Die Ergebnisse zeigen einen Effekt der Stimmungsparameter ‚gute Stimmung‘, ‚Wachheit‘ und ‚Ruhe‘ auf alltägliche spontane körperliche Aktivität (z.B. Treppensteigen) bei Jugendlichen. Im Detail ergab sich ein positiver Zusammenhang zwischen den Stimmungsparametern ‚gute Stimmung‘ und ‚spontaner körperlicher Aktivität‘ sowie auch zwischen ‚Wachheit‘ und ‚spontaner körperlicher Aktivität‘. Zwischen den Variablen ‚Ruhe‘ und ,spontaner körperlicher Aktivität‘ zeigte sich hingegen ein negativer Zusammenhang. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass Stimmung einen Effekt auf nachfolgende spontane körperliche Aktivität bei Jugendlichen aufweist. Im zweiten Paper wurde dieselbe Stichprobe analysiert (d.h. Jugendliche einer willkürlich ausgewählten gemeindenahen Stichprobe; N=113). Hier wurde im Gegensatz zum ersten Paper der Fokus darauf gelegt, ob Stimmung auch eine Konsequenz aus körperlicher Aktivität sein könnte, d.h. ob Stimmung von vorausgehender körperlicher Aktivität beeinflusst werden könnte. Ein weiterer Schwerpunkt befasste sich mit der Frage, ob die Art der körperlichen Aktivität (d.h. alltägliche spontane körperliche Aktivität, sportliche Freizeit-Aktivität, oder Wettkampfsport) differenzielle Effekte auf die Stimmungsparameter ‚gute Stimmung‘, ‚Wachheit‘ und ‚Ruhe‘ zeigen. Bei differenzierter Betrachtung der Art der körperlichen Aktivität und der drei Stimmungsparameter zeigte sich, dass sich die Jugendlichen besser gelaunt und energiegeladener nach alltäglicher spontaner körperlicher Aktivität (z.B. mit dem Hund spazieren gehen), besser gelaunt aber unruhiger nach sportlicher Freizeit-Aktivität (z.B. Skaten) und weniger energiegeladen nach Wettkampfsportarten (z.B. Tennis) fühlten. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass Stimmung nicht nur körperliche Aktivität bedingt, sondern umgekehrt auch körperliche Aktivität die Stimmung beeinflussen kann. Die dritte Publikation in dieser Arbeit ist eine Übersichtsarbeit (Review), die den Stand der Forschung zu elektronischen Tagebuchstudien in der ADHS-Forschung zusammenfasst. Zwanzig Studien mit Kindern und Jugendlichen, sowie dreizehn Studien mit Erwachsenen legen nahe, dass Ambulantes Assessment eine hilfreiche Methode ist, um dynamische Prozesse in ADHS abzubilden, die nicht in der Sprechstunde, im Labor, oder im klinischen Setting erhoben werden können. Ambulantes Assessment kann die psychiatrische Praxis durch die Untersuchung dieser dynamischen Prozesse, die im klinischen Kontext von Bedeutung sein könnten, unterstützen, und somit möglicherweise auf digitalem Wege Diagnosen untermauern (durch die sogenannte „digitale Phänotypisierung“). Im vierten Paper wurden ADHS PatientInnen (n=143) und gesunde Kontrollen (n=42) über vier Tage mit elektronischen Tagebüchern und Akzelerometern untersucht, um herauszufinden, ob auch bei dieser klinischen Stichprobe Stimmung von vorausgehender körperlicher Aktivität beeinflusst wird. Die ADHS PatientInnen wurden dabei explorativ in zwei Gruppen unterteilt: 1. prädominant unaufmerksam (n=48) und 2. sowohl unaufmerksam als auch hyperaktiv (n=95). Die Ergebnisse zeigen, dass körperliche Aktivität mit nachfolgender Stimmung bei ADHS PatientInnen, abhängig von ihren prädominanten Symptomen, zusammenhängt. Im Detail konnte körperliche Aktivität positiven Affekt in allen Gruppen (1. ADHS prädominant unaufmerksam; 2. ADHS unaufmerksam und hyperaktiv; 3. gesunde Kontrollen) verbessern, wohingegen körperliche Aktivität negativen Affekt nur bei der Teil-Stichprobe, die hyperaktiver war (Gruppe 2), verbessern konnte. Demnach kann die Hypothese, dass körperliche Aktivität einen signifikanten Zusammenhang mit nachfolgender Stimmung in ADHS PatientInnen aufweist, bezogen auf positiven Affekt, bestätigt werden. Für negativen Affekt kann die Hypothese lediglich für diejenigen ADHS PatientInnen bestätigt werden, die hyperaktiver sind. Abschließend werden im letzten Kapitel Erfahrungen und Limitationen der in dieser Arbeit aufgeführten, sowie vorheriger Ambulanten Assessment Studien zusammengefasst und daraus Implikationen für zukünftige Studien abgeleitet. Vorherige Ambulante Assessment Studien im Bereich ‚körperliche Aktivität und Stimmung‘ zeigten generell Limitationen bezüglich fehlender Kontrollgruppen, Selbstreports statt objektiven Messungen von körperlicher Aktivität und geringer statistischer Power. Des Weiteren gingen Studien häufig nicht auf die Sportart, das Intensitätslevel, Erfolg und Misserfolg, d.h. ein Spiel zu gewinnen oder zu verlieren, oder die Spezifikation der Stimmungsparameter ein. Die allgemeine Diskussion gibt weiterhin einen Überblick über mobile-(m)Health Komponenten, die in den verschiedenen klinischen Studien verwendet wurden und richtet den Fokus vor allem auf deren technischen und methodischen Innovationen. Auf dieser Grundlage werden Implikationen für technische und methodische Anforderungen beschrieben, die in zukünftigen Ambulanten Assessment Studien berücksichtigt werden sollten. Noch dazu beschreibt dieses Kapitel welche Komponenten und Funktionen im Ambulanten Assessment bereits jetzt helfen könnten die klinische Praxis zu unterstützen, indem sie durch die sogenannte ‚digitale Phänotypisierung‘ Diagnosen untermauern. Hier sind beispielsweise kognitive Tasks am Smartphone zu nennen, die als objektives Maß Impulsivität (z.B. mit dem „stop-signal-task“) oder das Arbeitsgedächtnis (z.B. mit dem „spatial n-back or memory-updating task“) testen. Außerdem wird diskutiert, wie Bewegungsmuster in der Akzelerometrie als digitale Marker zur Erkennung von Symptomatik in psychischen Erkrankungen eingesetzt werden könnten. Hier wären beispielsweise kurze Spektren in Bewegungsmustern zu nennen, die sich signifikant zwischen hyperaktiven ADHS PatientInnen und gesunden Kontrollen unterscheiden. Würde ein solcher digitaler Marker, beispielsweise für Hyperaktivität, gefunden werden, könnte er die Diagnostik in psychischen Erkrankungen und somit die klinische Praxis zusätzlich unterstützen

SIMON: A Digital Protocol to Monitor and Predict Suicidal Ideation

Each year, more than 800,000 persons die by suicide, making it a leading cause of death worldwide. Recent innovations in information and communication technology may offer new opportunities in suicide prevention in individuals, hereby potentially reducing this number. In our project, we design digital indices based on both self-reports and passive mobile sensing and test their ability to predict suicidal ideation, a major predictor for suicide, and psychiatric hospital readmission in high-risk individuals: psychiatric patients after discharge who were admitted in the context of suicidal ideation or a suicidal attempt, or expressed suicidal ideations during their intake. Specifically, two smartphone applications -one for self-reports (SIMON-SELF) and one for passive mobile sensing (SIMON-SENSE)- are installed on participants' smartphones. SIMON-SELF uses a text-based chatbot, called Simon, to guide participants along the study protocol and to ask participants questions about suicidal ideation and relevant other psychological variables five times a day. These self-report data are collected for four consecutive weeks after study participants are discharged from the hospital. SIMON-SENSE collects behavioral variables -such as physical activity, location, and social connectedness- parallel to the first application. We aim to include 100 patients over 12 months to test whether (1) implementation of the digital protocol in such a high-risk population is feasible, and (2) if suicidal ideation and psychiatric hospital readmission can be predicted using a combination of psychological indices and passive sensor information. To this end, a predictive algorithm for suicidal ideation and psychiatric hospital readmission using various learning algorithms (e.g., random forest and support vector machines) and multilevel models will be constructed. Data collected on the basis of psychological theory and digital phenotyping may, in the future and based on our results, help reach vulnerable individuals early and provide links to just-in-time and cost-effective interventions or establish prompt mental health service contact. The current effort may thus lead to saving lives and significantly reduce economic impact by decreasing inpatient treatment and days lost to inability

A mobile app to identify lifestyle indicators related to undergraduate mental health (smart healthy campus): Observational app-based ecological momentary assessment

Background: Undergraduate studies are challenging, and mental health issues can frequently occur in undergraduate students,straining campus resources that are already in demand for somatic problems. Cost-effective measures with ubiquitous devices,such as smartphones, offer the potential to deliver targeted interventions to monitor and affect lifestyle, which may result inimprovements to student mental health. However, the avenues by which this can be done are not particularly well understood,especially in the Canadian context.Objective: The aim of this study is to deploy an initial version of the Smart Healthy Campus app at Western University, Canada,and to analyze corresponding data for associations between psychosocial factors (measured by a questionnaire) and behaviorsassociated with lifestyle (measured by smartphone sensors).Methods: This preliminary study was conducted as an observational app-based ecological momentary assessment. Undergraduatestudents were recruited over email, and sampling using a custom 7-item questionnaire occurred on a weekly basis.Results: First, the 7-item Smart Healthy Campus questionnaire, derived from fully validated questionnaires-such as the BriefResilience Scale; General Anxiety Disorder-7; and Depression, Anxiety, and Stress Scale-21-was shown to significantly correlatewith the mental health domains of these validated questionnaires, illustrating that it is a viable tool for a momentary assessmentof an overview of undergraduate mental health. Second, data collected through the app were analyzed. There were 312 weeklyresponses and 813 sensor samples from 139 participants from March 2019 to March 2020; data collection concluded whenCOVID-19 was declared a pandemic. Demographic information was not collected in this preliminary study because of technicallimitations. Approximately 69.8% (97/139) of participants only completed one survey, possibly because of the absence of anyincentive. Given the limited amount of data, analysis was not conducted with respect to time, so all data were analyzed as a singlecollection. On the basis of mean rank, students showing more positive mental health through higher questionnaire scores tendedto spend more time completing questionnaires, showed more signs of physical activity based on pedometers, and had their devicesrunning less and plugged in charging less when sampled. In addition, based on mean rank, students on campus tended to reportmore positive mental health through higher questionnaire scores compared with those who were sampled off campus. Some datafrom students found in or near residences were also briefly examined.Conclusions: Given these limited data, participants tended to report a more positive overview of mental health when on campusand when showing signs of higher levels of physical activity. These early findings suggest that device sensors related to physical activity and location are useful for monitoring undergraduate students and designing interventions. However, much more sensordata are needed going forward, especially given the sweeping changes in undergraduate studies due to COVID-19