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为解决偏头痛研究中传统方法的不足，根特大学 - imec 的研究人员开展利用智能手机数据监测偏头痛患者行为的研究。结果发现头疼与非头疼期行为有差异，这有助于客观评估偏头痛影响，推荐科研读者阅读。
偏头痛，这个看似常见的头疼问题，却如同一个难缠的 “小恶魔”，困扰着全球数以百万计的人。它可不只是简单的头疼，还会带来如畏光、恶心、认知能力下降和呕吐等一系列症状，严重影响患者的生活质量，给社会和医疗系统都带来了不小的负担。
一直以来，医生们在探索偏头痛的路上困难重重。传统的研究方法，像和患者聊天、让患者写日记记录头疼情况，虽然看起来简单直接，但其实问题不少。这些方法大多依赖患者自己的描述，这就容易出现偏差。比如，患者可能会记错头疼发作的时间、症状，或者因为个人的主观想法，只关注符合自己认知的信息，这就是所谓的回忆偏差和确认偏差 。而且，患者也不是时刻都能准确记录，这种断断续续的记录方式，很难完整地捕捉到偏头痛对生活的真实影响。
在治疗方面，目前主要靠药物和调整生活方式。但由于之前获取的信息不太准确，治疗效果常常不尽如人意。患者有时也不按医嘱正确服药，要么早早停药，要么自己随意增减药量，这不仅治不好病，还可能让病情变得更糟。所以，找到更准确、客观的方法来了解偏头痛，为治疗提供可靠依据，就变得非常重要。
就在大家为这些问题发愁的时候，智能手机的出现带来了新的希望。如今，智能手机就像我们的 “贴身小助手”，时刻陪伴在身边。它里面有各种厉害的传感器，比如能感知动作的加速度计、判断周围光线的环境光传感器，还有能记录位置的 GPS。而且，通过监测手机的使用情况，比如键盘操作、应用程序的使用，能了解到很多和我们行为相关的信息。要是能利用好这些数据，说不定就能揭开偏头痛的神秘面纱。
基于这样的背景，来自根特大学 - imec 的 IDLab 的 Marija Stojchevska 等人，在《BMC Medical Informatics and Decision Making》期刊上发表了一篇名为 “Uncovering the potential of smartphones for behavior monitoring during migraine follow?up” 的论文。他们通过研究发现，利用智能手机数据监测偏头痛患者的行为是可行的，而且在头疼和不头疼期间，患者的行为确实存在差异。这一发现就像在黑暗中点亮了一盏灯，为客观地评估偏头痛对人们生活的影响迈出了重要一步。
为了完成这项研究，研究人员主要采用了以下几个关键技术方法：
首先是数据收集，他们从参与 mBrain 研究的偏头痛患者那里获取数据。患者们要在智能手机上安装两个应用程序，一个负责收集手机传感器的数据，像加速度计、环境光传感器的数据，还有手机的使用情况，比如屏幕状态、应用使用和键盘操作；另一个应用程序叫 mBrain，患者可以用它记录日常生活中的事件、头疼情况和用药信息。
然后是数据处理，对于加速度计数据，通过特定算法计算活动指数，判断手机是否放在桌子上。键盘交互数据方面，根据按键时间戳确定打字会话，计算打字速率等指标。在应用使用时间的计算上，要处理数据缺失和系统应用干扰等问题，准确算出每个应用的使用时长，并对应用进行分类。环境光数据则要排除手机被遮挡等不可靠数据。最后，用手机在桌子上的时长来估算睡眠时长。
最后是数据分析，针对每个行为方面，比如活动指数、键盘交互等，研究人员把头疼期和非头疼期的数据进行配对，计算平均值，再用 Wilcoxon 符号秩检验来判断这些行为方面在头疼和非头疼期间的差异是否显著。
下面我们来看看具体的研究结果：
键盘交互
研究人员发现，在头疼伴有认知能力下降症状时，周末头疼期和非头疼期的键盘交互行为存在差异。从数据上看，周末头疼期每小时的按键总数比非头疼期少，但打字速率和会话次数并没有明显变化。这就好像在周末头疼的时候，人们打字的 “小宇宙” 能量变弱了，每个会话里的按键数量减少了。而在工作日，并没有观察到这些差异。这可能是因为工作日大家的工作节奏比较固定，即使头疼也得保持一定的工作状态，所以键盘交互行为变化不大；而周末就更随意一些，头疼时就更不想打字了。
应用使用时长
在应用使用方面，“强制性” 应用（比如银行、聊天、邮件类应用）的使用时间在头疼和非头疼期间没有明显差异。但 “休闲” 类应用（像游戏、社交媒体、电商类应用）就不一样了，无论是工作日还是周末，头疼期间患者使用休闲类应用的时间都明显减少。这就好比头疼的时候，患者连玩游戏、刷朋友圈的心情都没了，把更多的精力留给了应对头疼。
环境光
对于那些自述有光敏感症状的患者，研究发现头疼期间的环境光强度比非头疼期间低。不过这个差异在周末更明显，工作日不太突出。这可能是因为工作日大家大多在工作场所，环境光线不能随意调整，即使头疼怕光也没办法；而周末就可以选择待在光线较暗的地方，躲避让自己不舒服的光线。
估计睡眠时长
研究人员在分析睡眠时长时发现，不管是头疼还是非头疼的前一晚，患者的估计睡眠时长并没有明显差异。这说明头疼似乎并没有直接影响患者的睡眠时间，但可能会影响睡眠质量，只是从目前的研究方法中还没有体现出来。
活动指数
在头疼伴有运动敏感症状的情况下，研究人员观察到手机的活动指数在头疼和非头疼期间没有明显差异。这可能是因为用手机加速度计计算的活动指数并不能很好地反映患者真实的身体活动情况，比如患者跑步时手机可能放在包里，手机没怎么动，但人在运动；或者患者躺着休息，手机在桌子上，但人并没有运动。
从这些研究结果可以看出，偏头痛患者在头疼期间的行为确实会发生变化，这也验证了研究人员最初的猜测。这项研究的意义可不小，它不仅找到了一种利用智能手机数据监测偏头痛患者行为的新方法，还发现了头疼和非头疼期间行为的差异，为进一步了解偏头痛的发病机制和影响提供了重要线索。
不过，研究也存在一些局限性。比如，在键盘交互方面，只记录了按键时间戳，没有研究按键的类型，也没考虑在哪个应用里打字；环境光传感器容易受光线角度和手机位置的影响；用手机加速度计计算的活动指数不能准确反映身体活动；睡眠估计方法也不够精确，没考虑半夜醒来用手机等情况。
尽管有这些不足，但这毕竟是一次很有意义的探索。它为后续的研究指明了方向，未来可以扩大研究样本量，纳入更多不同职业、不同生活习惯的患者；还可以结合可穿戴设备，更准确地监测患者的运动和睡眠；也可以分析更多的数据类型，比如饮食行为等。相信在未来，随着研究的不断深入，我们对偏头痛的了解会越来越多，也能找到更好的方法来治疗和管理这种疾病，让那些被偏头痛困扰的人早日摆脱这个 “小恶魔” 的纠缠。
