リラックス動画視聴時の心拍数変動指数を用いたうつスクリーニングのためのアルゴリズム開発

抄録

2015年のうつ病罹患者数は全世界人口の4%以上にのぼるが，その半数以下しか有効な治療を受けていないとされる．うつ病の診断は，世界保健機構や米国精神医学会の診断基準（ICD，DSM）に基づいて問診により行われることが多いが，診断結果は医師の経験や患者の自覚症状に依存する．より正確な診断のためには，うつ病の客観的な診断法の確立が必要とされている．本研究グループでは，精神的負荷課題を課した際の心拍数変動指標（HRV: Heart Rate Variability）や心拍数の変化パターンが，健常者とうつ病患者で異なることを利用して，うつ傾向の有無を客観的に判定するための研究を行っている．本研究では，精神的負荷課題の代わりに，対象者に負担の少ないリラックスを促す動画を視聴してもらい，その際の反応を用いたうつ傾向の判別アルゴリズムを開発し，判別精度を検証した．精神科に通院しているうつ病患者3名（42±8歳）と健常者18名（47±20歳）を対象に，1分間の動画視聴の前後に1分間の安静を設け，その間の脈波を計測した．脈波から算出したHRVと心拍数を用いて線形判別分析を行った結果，100%の感度と特異度で，うつ病患者と健常者の判別ができることが示された．本アルゴリズムを使用することで，リラックスを促す動画視聴時およびその前後に3分間のHRV計測を行うだけで，客観的なうつ病のスクリーニングが高精度で行えるシステムの構築が可能となる．