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《数字健康技术在阿尔茨海默病及相关痴呆症中的应用：通过现状分析和业界合作的初步研究结果》对数字健康技术目前用于阿尔茨海默病及相关痴呆症进行了全面的现况分析。该研究团队由数字医学协会召集，成员涵盖临床、制药、产业研发等多个领域。该研究并非传统的系统性文献综述，而是通过文献检索和业内协作，旨在创建一个涵盖广泛的、不断更新的、与阿尔茨海默病及相关痴呆症有关的数字健康技术数据库。

 

报告首先强调了数字健康技术在阿尔茨海默病及相关痴呆症领域的重要性，尤其是在药物研发、个性化医疗和整体健康监测方面的应用。随着对阿尔茨海默病和其他痴呆症的研究和治疗的增加，数字健康技术的开发和使用也在增长。

 

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研究方法首先是检索PubMed等三个数据库中2003年5月至2023年5月发表的文献，筛选标准包括：研究对象为人类参与者；数字健康技术用于阿尔茨海默病或相关痴呆症人群的评估或诊断；关注的健康概念包括睡眠健康、记忆、语言、社交功能、眼动功能、认知、生活空间活动能力、基本身体机能和情绪或行为问题；并需报告验证、分析验证、临床验证或可用性/可行性数据。此外，研究团队还通过业界联络，联系数字健康技术开发者，收集补充信息。
研究共纳入106种独特的数字健康技术，涵盖了轻度认知障碍（MCI）、阿尔茨海默病、血管性痴呆、额颞叶痴呆和路易体痴呆等多种阿尔茨海默病及相关痴呆症类型，以及阿尔茨海默病不同严重程度的多样化人群。其中，非穿戴式传感器技术（如软件和应用）占比最高（61%），其次是穿戴式传感器技术（32%），两者兼具的则占7%。最常见的设备形式是智能手机和平板电脑App（42%），其次是佩戴式传感器（19%），如绑在身上的传感器。

 

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在评估的健康概念方面，神经认知功能最为常见（43%），其次是身体活动（48%）。更具体的健康概念包括记忆（26%）、生活空间活动能力（31%）、言语模式（14%）、步态（16%）等。研究还对证据类型进行了分类，包括验证、分析验证和临床验证等，其中69%的证据报告了临床验证，34%报告了分析验证，20%报告了可用性/可行性（并非互斥）。
该研究的创新之处在于其多利益相关方参与的合作模式和开放科学的视角。研究团队没有推荐任何特定技术、产品或开发者，而是旨在提供一个全面的数字健康技术应用现状概述，提高人们对现有技术的认识及其在痴呆症评估、诊断中的应用。补充材料中提供了所有信息来源，方便读者查找具体示例。

 

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这项研究仍然为临床医生和研究人员提供了一个宝贵的资源，帮助他们了解阿尔茨海默病及相关痴呆症评估中可用的数字健康技术范围，并为未来研究和临床应用提供方向。该研究强调了数字健康技术在阿尔茨海默病及相关痴呆症早期筛查、诊断辅助、监测和纵向评估中的巨大潜力，为改善阿尔茨海默病及相关痴呆症患者的诊疗和生活质量提供了新的途径。未来研究应关注数字健康技术的效能、可靠性和可及性，并进一步探索其在不同阿尔茨海默病及相关痴呆症亚型和疾病阶段的应用价值。此外，还需要关注数字健康技术的伦理和隐私问题，确保其安全和负责任地使用。总之，这项研究为阿尔茨海默病及相关痴呆症领域数字健康技术的应用和发展提供了重要的参考价值，也为未来研究指明了方向。