Literatur
Pratap A, Atkins DC, Renn BN, Tanana MJ, Mooney SD, Anguera JA et al (2019) The accuracy of passive phone sensors in predicting daily mood. Depress Anxiety 36:72–81
Faurholt-Jepsen M, Frost M, Ritz C, Christensen EM, Jacoby AS, Mikkelsen RL et al (2015) Daily electronic self-monitoring in bipolar disorder using smartphones—the MONARCA I trial: a randomized, placebo-controlled, single-blind, parallel group trial. Psychol Med 45:2691–2704
Faurholt-Jepsen M, Vinberg M, Frost M, Christensen EM, Bardram JE, Kessing LV (2015) Smartphone data as an electronic biomarker of illness activity in bipolar disorder. Bipolar Disord 17:715–728
Cho C‑H, Lee T, Kim M‑G, In HP, Kim L, Lee H‑J (2019) Mood prediction of patients with mood disorders by machine learning using passive digital phenotypes based on the circadian rhythm: prospective observational cohort study. J Med Internet Res 21:e11029
Kleiman EM, Turner BJ, Fedor S, Beale EE, Picard RW, Huffman JC et al (2018) Digital phenotyping of suicidal thoughts. Depress Anxiety 35:601–608
Author information
Authors and Affiliations
Corresponding author
Ethics declarations
Interessenkonflikt
N. Opel und T. Hahn geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht.
Für diesen Beitrag wurden von den Autoren keine Studien an Menschen oder Tieren durchgeführt. Für die aufgeführten Studien gelten die jeweils dort angegebenen ethischen Richtlinien.
Rights and permissions
About this article
Cite this article
Opel, N., Hahn, T. Digitale Phänotypisierung. Pro. Nervenarzt 91, 857–859 (2020). https://doi.org/10.1007/s00115-020-00903-2
Published:
Issue Date:
DOI: https://doi.org/10.1007/s00115-020-00903-2