我們近期發表於 Depression and Anxiety 的研究，聚焦於個體作息節律與身心健康之間的關聯，並提出一種嶄新的「數位表現型」（digital phenotyping）評估方式。透過結合穿戴式裝置與自行開發出手機應用程式「作息足跡」記錄到的數位足跡，我們得以量化人類日常作息的穩定性，並進一步探討其與憂鬱症及肥胖等常見身心健康問題的潛在關係。

本研究的主軸圍繞「節律」（rhythm)，討論人類行為與生理活動是否遵循某種接近24小時的晝夜週期。我們在研究中指出，儘管過去已有不少文獻指出作息失調可能導致心理與代謝問題，然而在實務上，要準確且長期地量化「作息規律性」一直存在困難。傳統調查多仰賴問卷與回溯性報告，容易受到記憶偏差影響，且無法捕捉日常變化的細節。

為解決這項限制，我們的團隊採用了兩種數據來源：其一是穿戴式裝置（如活動腕錶）所記錄的身體活動，用以推估個體的運動與靜止狀態；其二是手機App所記錄的使用行為（如點擊、開啟APP等資訊），並將此人機互動視為一種「心智活動」的數位表現。研究設計考量到現代人的生活型態不再僅由肢體活動主導，許多重要的日常活動發生於數位環境中，例如學習、社交與工作，因此單靠身體活動無法完整反映其作息狀態。

透過這些資料建構每位參與者的「作息輪廓」，並依據其睡眠時間、作息早晚與節律規律性等三項變項，我們進一步將作息型態區分為「早睡早起型」（earlier）、「晚睡晚起型」（later）與「作息不規律型」（irregular）。其中，「不規則」並非單純的晚睡或早起，而是指作息缺乏穩定性，從日復一日的身心活動時間點不一致可以觀察到，也可透過如「逐日穩定度」（inter-daily stability）偏低與「一日內變異度」（intra-daily variability）偏高等指標加以量化。

藉由這三種作息型態，我們進一步探討了作息與「憂鬱」與「肥胖」之間的關係。

選擇這兩項作為研究重點，主要是因為它們往往在作息節律紊亂初期便出現症狀，具有「早期預警」的特性。研究發現，在控制了其他變項（如總睡眠時間與作息時間點）之後，作息規律性依然顯現出最強的預測力。也就是說，與其說早起比晚起健康，或睡八小時比六小時更佳，真正關鍵的其實在於作息是否穩定。作息越不規律的參與者，其憂鬱症狀與體重指數（BMI）明顯偏高，顯示不穩定的日常節奏可能是兩種疾病的重要共同風險因子。

此項研究最大的意義與貢獻在於我們提供了一種可自動化、客觀且貼近生活的方式來評估個體作息節律。過去難以量化的「節律穩定性」，如今能透過穿戴裝置與手機紀錄的整合被具體描述，並與臨床指標連結，補足傳統評估方法的盲點。更重要的是，這項研究突顯了跨維度資料整合的價值。單純依賴身體活動數據，容易低估腦力勞動者的生活變化；而僅仰賴手機使用行為，又可能忽略身體層面的活動節奏。唯有將兩者合併分析，才能真正掌握一個人全方位的生活節律。

我們的研究不僅為身心健康問題的風險評估開闢了新路徑，也為臨床診斷與預防提供了重要參考。未來，類似的數位表現型技術若能進一步與臨床工作整合，將可能成為更即時、更個別化的心理與代謝健康監測工具，對於理解憂鬱與肥胖等共病狀態的成因與演變尤具潛力。

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