基于虚拟现实办公场景的多模态评估系统在成人ADHD诊断中的创新应用

《BMC Digital Health》：Evaluation of a virtual reality-based office room for a multimodal assessment of adult ADHD

本研究针对传统神经心理学测试在评估成人注意缺陷多动障碍(ADHD)生态效度不足的问题，开发了虚拟现实(VR)邮件分类任务(VEST)，结合眼动追踪、头部活动记录和功能性近红外光谱(fNIRS)技术，发现ADHD患者表现出更高的处理时间变异性和 distraction 阶段头部活动增加，为ADHD的客观诊断提供了新型数字化评估范式。

　　

传统神经心理学测试在评估成人注意缺陷多动障碍(ADHD)时面临重大挑战——这些测试往往无法真实反映患者在日常环境中表现出的核心症状。尽管连续性能测试(CPT)等经典范式能测量注意力维度和冲动控制，但其二维抽象刺激与真实生活场景的脱节导致诊断价值受限。这种生态效度的缺失促使研究人员转向虚拟现实(VR)技术，通过构建沉浸式环境来模拟更具症状相关性的评估场景。

在此背景下，Pakos等人在《BMC Digital Health》发表的研究开创性地将办公场景引入ADHD评估领域。团队开发了虚拟邮件分类任务(VEST)，让参与者在充满干扰的虚拟开放办公室中处理电子邮件，同时同步记录行为表现、主观症状评分、头部活动度、眼动轨迹及前额叶皮层脑活动数据。这种多模态评估策略旨在捕捉ADHD患者在近似真实工作环境中的注意力波动、多动表现及神经生理反应。

研究方法的核心技术包括：首先构建基于Unity 3D的虚拟办公环境，集成Leap Motion手势控制实现自然交互；其次设计具有生态效度的VEST任务，包含65%垃圾邮件、30%客户邮件和5%转发邮件的分类挑战；第三采用交替出现的干扰期(DP)与非干扰期(NDP)范式，每3分钟轮换一次，干扰期融入听觉、视觉及混合干扰刺激；第四同步采集多维度数据，通过HTC Vive Pro Eye内置眼动仪记录视觉注意力分配，利用头显定位系统量化头部运动，借助fNIRS监测背外侧前额叶皮层(dlPFC)血氧水平变化；最后采用混合方差分析(ANOVA)统计模型，考察ADHD组(n=20)与健康对照组(HC,n=21)在任务表现、生理指标和主观体验上的差异。

VEST任务表现

研究发现ADHD组在处理时间变异性(PTV)上显著高于HC组(F(1,39)=4.19, p=0.047, η_p²=0.10)，这与既往CPT研究结果一致，反映ADHD患者注意力状态的波动特性。然而在平均处理时间和错误率上未发现组间差异，提示VEST任务可能通过其新颖性激发ADHD患者的任务投入度，削弱了传统CPT中常见的表现缺陷。

头部活动记录

头部位置变化出现显著的"阶段×组别"交互作用(F(1,39)=4.13, p=0.049)。ADHD组在干扰期的头部移动幅度显著大于非干扰期(p<0.001)，而HC组仅呈现边缘显著趋势(p=0.064)。这一发现印证了distractor对ADHD患者运动调节能力的特异性影响，为多动症状的客观量化提供新依据。

眼动追踪

虽然统计上仅达趋势水平(p=0.073)，但ADHD组表现出更高的任务外注视时间比例，这与Lev等人在传统CPT中的发现形成呼应。值得注意的是，所有参与者在干扰期的脱任务注视均显著增加(p<0.001)，表明虚拟干扰刺激有效引发了注意力转移。

fNIRS脑活动

左右背外侧前额叶通道均未发现组间血氧水平差异，可能与fNIRS探头布局受限及样本量较小有关。但此零结果与团队前期虚拟研讨室研究结论一致，提示VEST任务所需的抑制控制强度可能不同于经典抑制任务。

主观症状报告

ADHD组在注意力不集中(p<0.001)和多动(p=0.002)自评分数上显著更高，且两组被试在第二任务阶段的多动评分均显著上升，反映长时间任务执行带来的疲劳效应。但冲动性评分未见组别差异，可能与VEST任务较传统CPT更具趣味性相关。

本研究通过创新性地将办公场景融入VR评估，证实了处理时间变异性与干扰敏感性作为ADHD生物标志物的潜力。虽然任务错误率等传统指标未显现鉴别力，但头部运动对干扰刺激的反应模式及眼动趋势为多维评估提供新视角。未来研究可进一步优化任务设计（如调整邮件信息密度），扩大样本量以增强统计效力，并探索该范式在区分ADHD与其他精神障碍（如抑郁症）中的特异性。这项工作标志着数字健康技术在神经发育障碍评估领域的重要进展，为开发个体化诊疗方案奠定方法论基础。