林煜軒…œ/從手機解讀行為與心理

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林煜軒博士為國內少數兼具臨床、企業界資歷之精神科醫師,已發表 28 篇學術論文於國際期刊 (H index=8),其中值班實習醫師之生理訊號研究成果於最具權威教科書《睡眠醫學原理與實務》網站專題報導;立法院、監察院探討醫師工時之公聽會、座談會均援引林醫師團隊之研究成果。

林醫師曾任職臺大精神部,近年投入網路心理學等多項跨領域研究,致力研發雲端健康服務的手機程式 (App)、編製「智慧型手機成癮量表」,獲得多國學者要求授權翻譯。近期受邀編寫國際知名網路成癮教科書中「智慧型手機成癮」章節。並積極建立產學合作平台,協助政府部門研擬相關政策

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林煜軒…œ/從手機解讀行為與心理

  1. 1. 從手機解讀行為與心理 林煜軒 醫師/博士 ─以成癮為例
  2. 2. Lin et al. PLoS ONE. 2013;8(6):e65152 Lin et al. J Psychiatr Res.2013;47(9):1254-8
  3. 3. 智慧型手機成癮 戒斷症狀 耐受性 (越用越多) 過度沉 溺使用 功能損害 Lin et al. PLoS ONE. 2014;9(6):e98312.
  4. 4. 診斷性 會談 量化指標 自填式量表 心理狀態的量測方法 客觀 主觀 便利性:低 便利性:高
  5. 5. 研究受試者 •  79 位理工學院學生 (男:57,女:22) •  年齡 = 22.4±2.3 歲 •  在Android 作業系統背景執行的手機程式,在不干 擾手機運作的條件下,紀錄螢幕開關、撥出與接收 電話、以及任何包含振動、鈴聲之提示 •  安裝手機程式3週以上 (平均29.9±4.6天) •  雙盲 (double blinded) –  受試者:在實驗期間無法得知儲存於伺服器的紀錄, 以避免類似「生理回饋」 (biofeedback) 的作用 –  精神科醫師:也不知道手機記錄,以免影響「臨床整 體判斷」
  6. 6. Friends Family School Therapist
  7. 7. (A) (B) Screen-On Screen-Off 14:14:13 14:22:35 一位個案手機24小時使用紀錄 Lin et al. J Psychiatr Res. 2015;65:139-45. (A)一個時段 (epoch) 始於螢幕 開 (screen-on) 從14:14:13到 螢幕關 (screen-off ) 時間 14:22:35。這個時段的時間為 502秒 (B) 一位個案一天使用智慧型手 機數據:一天內共有29個使用 時段,即頻率 (frequency)=29, 而 這 2 9 個 時 段 的 總 時 數 (duration) 為7841秒。 在此29個時段中,每段的時間 由小排到大,其中位數 (第15 位) 為圖 (A) 所呈現的時段,即 中位數時段 (median) 為502秒。
  8. 8. 時間扭曲效應 Dself Dapp 20.1 時/週 29.4 時/週 實際 使用 時間 自覺 使用 時間 Lin et al. J Psychiatr Res. 2015;65:139-45.
  9. 9. 時間扭曲效應 r = 0.352, p =0.004 -2.5 -2 -1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5 0 10 20 30 40 50 60 70 80 低估程度= (實際─自覺使用時間)/實際時間 實際使用時間 Lin et al. J Psychiatr Res. 2015;65:139-45.
  10. 10. 一個月使用趨勢 Lin et al. J Clin Psychiatry. (in press) 24小時紀錄
  11. 11. 經驗模態分解 (EMD) •  非線性、非穩態資料的分析法 •  待分析的時間序列結構不需要作前提假設 (no a priori assumption) •  可以分析由多種週期組成的時間序列 •  任何訊號是由有限的本質成分或振盪 (intrinsic components or oscillations) 構成 •  每個振盪成分稱之為「本質模態函數」 (intrinsic mode function, IMF),由原始資料 藉不斷重覆的分解篩選程序來逐步找出
  12. 12. 篩選程序 1.  利用三次樣條 (cubic spline),分別將目標訊 號的局部極大值串連成上包絡線;局部極小 值串連成下包絡線 2.  計算上下包絡線之平均,得到均值包絡線, 把原始信號與均值包絡線相減,得到第一個 分量 3.  重複上述的篩選步驟,取得無法再分解IMF的 單調函數 (monotonic function) •  本研究採用Matlab軟體中的公用版EMD演算法 (version 2007; The MathWorks, Natick, Massachusetts, U.S.A)
  13. 13. Empirical Mode Decomposition Huang et al. Proc. R. Soc. Lond. A. 1998;454(1971):903-995.
  14. 14. 原始資料 每週起伏 當月趨勢 將手機程式紀錄的資料,在後端平台中運用經驗模態 分解計算一位使用者33天的智慧型手機使用趨勢 縱軸為每日使用手機的時 段中位數時間 (median), 橫軸為依時序排列的天數。 將上述原始資料以經驗模 態分解後,依序得到第一、 二、三組本質模態函數 (intrinsic mode functions, IMF) IMF 1-3。 餘量 (residual component) 為整體的趨勢 (overall trend)
  15. 15. 從原始數據看手機成癮相關的參數 622 sec (A)一個時段 (epoch) 始於螢幕開 (screen- on) 從12:24:38到螢幕關 (screen-off) 時間 12:35:00。這個時段的時間為622秒 (B) 一位精神科醫師判定為非成癮者的一天 使用智慧型手機數據:一天內共有19個使用 時段,即頻率 (frequency)=19,而這19個 時段的總時數 (duration) 為25,121秒。在 此19個時段中,每段的時間由小排到大,其 中位數 (第10位) 為圖 (A) 所呈現的時段,即 中位數時段 (median) 為622秒。 (C) 一位手機成癮者,使用頻率:每日211 次 , 總 時 數 2 6 , 5 6 2 秒 , 而 中 位 數 時 段 (median,每個時段的時間從小到大,第 106位) 為283秒。
  16. 16. 以接收者操作特徵曲線 (ROC)分析手機程式參數與 診斷準則定義的智慧型手機成癮的關聯性 手機程式參數 曲線下面積 (95%信賴區 間) p值 Frequency 0.633 (0.506-0.760) 0.047 F-trend 0.631 (0.507-0.755) 0.050 DuraKon 0.607 (0.476-0.738) 0.110 D-trend 0.534 (0.401-0.667) 0.609 Median 0.581 (0.454-0.708) 0.228 M-trend 0.571 (0.444-0.689) 0.287 使用經驗模態分解 (empirical mode decomposition, EMD) 來解析三項基本參 數:每日使用頻率(Frequency, F)、每日使用總時數 (Duration, D) 及每日每次使 用時間之中位數 (Median, M) 之趨勢(F-trend, D-trend, M-trend)。
  17. 17. 過度使用 •  醫師會談問題:用大量的時間在使用智慧型手 機或停止使用智慧型手機 (32+/ 47-) •  Frequency –  AUC = 0.660 (95% CI: 0.538-0.783, p=0.016) –  切分點 = 每天使用68.35次 –  最大的敏感度 (65.6%) + 特異度 (66.0%) •  Duration –  AUC = 0.616 (95% CI: 0.489-0.742, p=0.082) –  切分點 = 每天使用4.62 小時 –  最大的敏感度 (53.1%) + 特異度(72.3%)
  18. 18. 耐受性:越用越多 •  醫師會談問題:需要更長的時間使用智慧型手 機(可根據旁人的觀察) (27+/ 52-) •  M-trend –  AUC= 0.654 (95% CI: 0.533-0.775, p=0.025) –  切分點 = -0.019 –  最大的敏感度 (77.8%) + 特異度 (57.7%) •  D-trend –  AUC= 0.616 (95% CI: 0.488-0.745, p=0.092) –  切分點 = 0.072 –  最大的敏感度 (77.8%) + 特異度 (57.7%)
  19. 19. 智慧型手機成癮 戒斷症狀 耐受性 (越用越多) 過度沉 溺使用 功能損害 Lin et al. PLoS ONE. 2014;9(6):e98312.
  20. 20. 成癮 ≠ 過度使用 成癮的核心:失控
  21. 21. 林煜軒「改善可攜式行動裝置之使用程度的方法」中華民國專利 第一個月 第二個月 第28天 提醒簡訊 評估基準值
  22. 22. 林煜軒 感謝您的聆聽

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