「前回お会いしてから、ご気分はいかがでしたか？」
精神科医として、私はよく診察をこのように始めます。しかし、シリコンバレーを拠点とする神経科学者として、この質問がその目的に対して全く不十分であることに私は驚かされています。
気分は複雑で定義が難しいものであるだけでなく、患者が自分の経験の単純な側面でさえ自己報告する能力にも驚くほど限界があります。例えば、うつ病の患者が自分の注意力や集中力をどのように評価するかは、それらの能力に関する客観的な実験室検査とはほとんど関係がなく、むしろ患者の全般的な精神的苦痛を反映していることが分かっています。
精神疾患に個人の主観的な経験が関わっていることは疑いようがありませんが、実際には、こうした経験について尋ねることは、疾患の原因を特定したり治療を導いたりする方法としては、うまく機能してきませんでした。精神疾患は脳の様々な機能の変化を反映していることを考えると、精神医学は長年にわたり、そうした変化を測る優れた指標を求めてきました。
診断のためのダッシュボード
臨床医と患者が手元で、患者の行動、生理、脳機能に関する客観的指標の日々の変動を示すダッシュボードを利用できる状況を想像してください。機械学習アルゴリズムが、懸念される傾向や、治療への反応を示す初期のパターンに印を付けます。
客観的な測定をより良くすることによってのみ、精神疾患を管理する能力を高められると期待できるでしょう。より良い診断と治療を目的として個人を特徴づける方法におけるこの大きな転換（しばしば「デジタル表現型解析」と呼ばれます）は、学術界と産業界の両方で行われている研究努力において、刺激的で急速に台頭している分野です。このアプローチは、アクセスの障壁、スティグマ、その他の理由により治療を求めることのない、精神疾患を抱える世界中の多くの人々に手を差し伸べることにも役立つ可能性があります。
デジタル表現型解析の進歩は、二つの源泉からもたらされています。一つ目は技術的なものです。スマートフォンの普及により、世界中の人々の日常の行動、音声の非内容的側面、位置情報、さらには言葉の使い方に関する膨大なデータを、受動的に収集できるようになりました。私たちの生活の多くがスマートフォンを通じて営まれていることを考えると、日々の「デジタルの痕跡」は、私たちに関する豊富な情報源です。タイピングの速度、誤り、反応時間といった要因を含め、スマートフォンとのやり取りそのものも、基本的な認知能力を継続的かつ受動的に指標化することができます。
スマートウォッチや活動量計といった消費者向け機器も同様に普及しており、生理学に関する補完的なデータを提供することができます。ウェアラブル技術も急速に進化しており、比較的負担の少ない方法で脳の電気的活動を測定する技術も含まれます。睡眠の質を測定できる「スマート枕」も開発されています。睡眠は、一日の中で最も大きな割合を占める活動です。
研究者は、自動車が統制された測定環境となりうることから、日常の運転通勤中に、有意義な行動と生理的指標を気づかれずに抽出することさえしています。これらのアプローチを組み合わせて用いることで、気分、認知機能、薬物再発の可能性、精神病エピソードの発現、そして精神の健康に関する其の他無数の重要な側面において、継続的な変動を明らかにできる可能性があります。
日常生活全体にわたる私たちのデジタルの足跡の膨大さを踏まえると、進歩の二つ目の源泉は、機械学習の急速な進歩です。機械学習は、すでにテクノロジー産業の多くの側面に革命をもたらしています。毎年、これらのアルゴリズムの能力と柔軟性に関して新たな領域が切り開かれてきました。この傾向は、しばらくの間続くと見込まれています。写真における視覚的物体認識などの機械学習における重要な進歩は、十分に整備された大量のデータが利用可能になったことによってもたらされました。その障壁は、デジタル表現型解析の取り組みによって急速に解消されつつあります。
今後、より大きな課題となるのは、一人ひとりにとって最も意味のあるシグナルをどのように抽出するかです。機械学習アルゴリズムが全体として成果を向上させる広告などの他の産業とは異なり、医療では個々の患者について確固たる結論を出さなければなりません。そのためには、アルゴリズムの出力に対するはるかに高い信頼性が求められます。
これは、特定の介入に適した候補者として人物を「該当する」と判断するデジタル表現型解析の応用が、特定の介入から人物を「除外する」応用よりも、自然と先に発展することも意味します。ほとんどの場合、特定の介入を行わないと判断するには、実施すると判断する場合よりも高い確実性が求められます。
もう一つの課題は、ほとんどの医学的検査は通常時間の経過によって変化しないのに対し、デジタル表現型解析に基づく測定は、追加データが収集され新たな技術が活用されるにつれて、進化し続ける可能性が高いという事実です。規制当局は、急速に進化する「医療機器としてのソフトウェア」アプリケーションをどのように扱うかを検討し始めたばかりであり、現時点で利用可能なのは一般的なガイダンスのみです。
期待を抱かせる理由は数多くあるものの、デジタル表現型解析はこれまでのところ概念実証の段階にとどまっています。有形の健康上の利益をもたらす、初の大規模な導入は成功していません。デジタル表現型解析の最終的な成功、特に患者による受容には、プライバシーとデータセキュリティに関する中核的な課題への対応も必要となるでしょう。これらのデータの一部は、極めて個人的でプライベートな個人の経験に関するデジタルの足跡を反映している可能性があるためです。
それでも、デジタル表現型解析の流れは、精神医学の将来において、また行動に関する健康全般において、その重要性を明確に示しています。これは、過去数十年間に精神医学においてほかにほとんど変化がなかったこと、そして表現型解析のためのテクノロジー基盤が今まさに急速に出現しつつあることに、大きく起因しています。
皮肉なことに、デジタル表現型を、個人に関する従来の主観的な記述を補完するものとして導入することは、従来の臨床的意思決定や業務フローに大きな混乱をもたらすでしょうが、そうした取り組みが活用するモバイル技術の普及そのものこそが、この混乱を避けられないものと思わせるのです。
