В этом обсервационном исследовании изучали потенциал цифрового фенотипирования у лиц с расстройствами, связанными с употреблением алкоголя, и алкоголь-ассоциированными заболеваниями печени. Цели исследования состояли в определении возможности использования данных смартфона, выявлении корреляции между собранными данными и влечением к алкоголю и оценке статистической мощности для будущих исследований, направленных на прогнозирование клинических исходов.

В общей сложности 24 участникам (в возрасте 18 лет и старше) с диагностированным алкоголь-ассоциированным заболеванием печени или расстройством, связанным с употреблением алкоголя, было предложено установить приложение AWARE. Это обеспечило возможность непрерывного сбора данных с помощью датчика и ежедневных мгновенных экологических оценок для определения влечения к алкоголю и настроения в течение 30 дней. С использованием датчиков собирали разные данные, включая энтропию местоположения, количество вызовов и величину сигнала акселерометра, с последующим статистическим анализом.

Для определения связи между данными датчика и мгновенными экологическими оценками рассчитывали коэффициент корреляции для повторных измерений. Для изучения внутрииндивидуальных связей между влечением к алкоголю и данными датчика использовали стандартный коэффициент корреляции Пирсона.

Была выявлена значительная корреляция между влечением к алкоголю и настроением на основании мгновенных экологических оценок. Показатели, связанные с влечением к алкоголю, для всех датчиков также демонстрировали выраженную корреляцию с разными состояниями настроения, такими как стресс и одиночество, за исключением скуки. Результаты анализа на уровне отдельных участников свидетельствуют о заметной взаимосвязи между влечением к алкоголю и характеристиками, связанными с энтропией местоположения и средней величиной сигнала акселерометра.

У лиц с алкоголь-ассоциированным заболеванием печени или расстройством, связанным с употреблением алкоголя, датчики смартфонов могут служить индикаторами влечения к алкоголю и настроения. Полученные результаты свидетельствуют, что характеристики, полученные с помощью данных о местоположении и данных акселерометра, могут быть связаны с влечением к алкоголю. Однако необходимо решить такие проблемы, как отсутствующие данные и низкий уровень приверженности участников. Необходимы дальнейшие исследования для более глубокого изучения цифрового фенотипирования в целях оценки риска рецидива и контроля прогрессирования заболеваний печени.