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実験セッションの後、Labvancedでの臨床心理学者と患者のブリーフィング.

Labvancedによる臨床心理学とデジタルヘルス研究

Labvancedは、オンラインおよびラボ内の臨床心理学研究、臨床データ収集、患者中心の研究ワークフロー向けに柔軟なツールを提供する、包括的な臨床心理学研究プラットフォームおよびデジタルヘルス研究環境です。完全に統合された臨床心理学実験ソフトウェアおよび行動健康研究プラットフォームとして、Labvancedは混合方法デザイン、縦断的モニタリング、適応プロトコル、安全なデジタルヘルス評価をサポートしており、プログラミングを必要としません。

  • Harvard University
  • Stanford University
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Trusted by researchers at 1,500+ universities worldwide

Labvancedがサポートする臨床心理学の一般的な研究分野

Labvancedは、研究者が幅広いオンラインおよびラボ内の臨床心理学研究を設計し実施できる、汎用性のある臨床心理学研究プラットフォームおよびデジタルヘルス研究環境を提供します。完全に統合された臨床心理学実験ソフトウェアおよび行動健康実験ビルダーとして、さまざまな実験パラダイム、縦断的デザイン、およびハイブリッドワークフローをサポートしています。認知課題、自己報告評価、AI統合実験、多モダリティ研究のいずれを開発していても、Labvancedはスケーラブルでラボグレードの臨床心理学研究のための柔軟で安全なデジタルヘルス研究ツールを提供します。

  • 認知および神経心理学的課題: 記憶、注意、実行機能、処理速度、および抑制課題を設計し、多様な臨床集団における認知パフォーマンスを評価します。

  • 行動決定とリスクパラダイム: 強化学習、リスクテイキング、遅延割引、衝動性、および報酬ベースの課題を実装し、行動と臨床的意思決定を研究します。

  • 感情および感情処理パラダイム: 感情認識、感情的画像またはビデオ評価、刺激–反応測定を含む実験課題を作成し、感情処理を調べます。

  • 症状および自己報告評価: 臨床モニタリング、スクリーニング、および縦断的評価のための構造化デジタル評価、チェックリスト、心理測定尺度、および適応型質問票を開発します。

  • 人間とAIのインタラクション研究: 制御されたAI統合実験インターフェースを使用して、会話行動、評価ワークフロー、および治療または診断インタラクションを調査します。

  • 縦断的および生態学的瞬間評価(EMA): 症状、認知、または行動の変化を、数日、数週間、または数ヶ月にわたって追跡するために、マルチセッションまたは実世界の研究を実施します。

  • 多モーダルおよびハイブリッド臨床デザイン: 認知課題、自己報告データ、音声/ビデオ入力、生理信号、および行動測定を結合し、ラボやフィールド環境に適した統一された実験ワークフローを作成します。

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Labvancedで実装されたタスクの例

トレイルメイキングテスト

パートAでは、参加者は数字を昇順(1-2-3...)で接続し、パートBでは数字と文字が交互に出現します(1-A-2-B...)。この古典的な課題は、認知柔軟性を測定します。

バルーンアナログリスクタスク(BART)

バルーンアナログリスクタスク(BART)は、参加者が仮想バルーンを膨らませて報酬を獲得する、リスクテイキングを測定するコンピュータ化された尺度です。各ポンプは潜在的な報酬を増加させますが、バルーンが破裂する累積リスクも増加し、そのラウンドのすべての収益が失われる可能性があります。

LabvancedにおけるGAD-7タスクのプレビュー

全般性不安障害(GAD-7)

GAD-7は、全般性不安障害(GAD)をスクリーニングするために設計された7項目の自己報告式質問票です。過去2週間の不安症状の頻度と重症度を評価します。GAD-7は、臨床および研究環境におけるGADを評価するための信頼性が高く有効なツールです。

臨床心理学における公開研究

経頭蓋光刺激がADHDの子供の選択的注意を改善する
Zhao, Y., Li, Y., Zhang, K., Li, Z., Hu, Y., Tan, L., et al. (2025)
medRxiv
https://doi.org/10.1101/2025.09.18.25335086

先行情報が統合失調症における知覚証拠蓄積ダイナミクスに異なる影響を与える
Franzen, L., Eickhoff, S., Andreou, C., Delis, I., Erb, J., Kreitewolf, J., et al. (2025)
bioRxiv
https://doi.org/10.1101/2025.07.03.662942

衝動性とオンラインスポーツベッティング行動: 因果関係の解明
Jacob, A., Joshanloo, M., Czernecka, R., & Kräplin, A. (2025)
Addiction Research & Theory
https://doi.org/10.1080/16066359.2025.2567276

神経行動的結果は、フラジャイルX症候群完全変異の女性キャリアにおける活性化比率に関連する: 2つの小児ケーススタディ
Di Giorgio, E., Benavides-Varela, S., Porru, A., Caviola, S., Lunghi, M., Rigo, P., et al. (2025)
International Journal of Molecular Sciences
https://doi.org/10.3390/ijms26020771

うつ病に関連する確率バイアスの行動テスト
Booth, R. W., Gönül, S., Sözügür, B. D., & Khalid, K. (2024)
Cognition and Emotion
https://doi.org/10.1080/02699931.2024.2425695

出版物を参照

臨床心理学とデジタルヘルス研究におけるコア機能

  • 行動および認知課題ビルダー: コーディングなしで、記憶、注意、抑制、意思決定、および感情に関する臨床グレードの課題を設計します。
  • 多モーダルデータ収集: 調査、認知課題、音声、ビデオ、反応時間、生理学的入力を組み合わせて、包括的な臨床データセットを作成します。
  • リモート評価ツール: どのデバイスでも臨床課題を実施し、リモート患者テスト、分散型試験、および柔軟なデジタル評価をサポートします。
  • 縦断的およびフォローアップ研究: 繰り返し測定デザインを自動化し、安定したオンラインワークフローとモバイルアプリを使用して時間とともに患者の結果を追跡します。
  • ハイブリッド展開オプション: デスクトップアプリを使用して、オンライン、ラボ内、または臨床環境で研究を実施し、信頼性のあるパフォーマンスとEEGやその他のLSL接続デバイスへのシームレスな接続を実現します。
  • フィールドおよび縦断的データのためのモバイルアプリ: モバイルベースのテストを通じて自然環境でデータを収集し、長期的な遵守と繰り返し測定に設計されています。時間とともに患者の結果を追跡します。
  • 生成AI統合: Labvancedは、参加者が完全に制御されたインターフェースおよび実験環境でAIと対話できるようにし、研究者が会話行動と人間–AIダイナミクスを精密に研究できるようにします。
  • ウェブカメラによる視線追跡: 統合されたウェブカメラ視線追跡を使用して、視線パターン、注視、および注意メトリクスをキャプチャし、行動および臨床研究に適しています。
  • 安全な参加者管理: Labvancedは、安全でGDPRに準拠した環境を提供し、臨床研究データのための繰り返しのセキュリティ監査とエンタープライズグレードの保護によってサポートされます。
Labvancedの実験ビルダーで作成されたウェブカメラ視線追跡タスクを見ている人。

機能の概要

Labvancedでの実験の設計と実施に利用可能な強力な機能を探索してください。

Labvancedの実験ビルダーで作成されたウェブカメラ視線追跡タスクを見ている人。

ウェブカメラ視線追跡

コーディング不要で、同業者によるレビュー済みのウェブカメラ視線追跡を使用して、視線パターンと視覚的注意をキャプチャします。

Labvancedの実験ビルダーで作成されたウェブカメラ視線追跡タスクを見ている人。

デスクトップアプリ

デスクトップアプリを使用して、EEGやその他のLSL接続ラボハードウェアと互換性のあるラボ内研究を実施します。

Labvancedによる臨床心理学とデジタルヘルス研究の進展

Labvancedは、臨床心理学研究を実施するための統一された環境を提供し、ラボ、クリニック、および学際的チーム向けに柔軟な臨床心理学研究プラットフォームおよびデジタルヘルス研究ツールキットを提供します。コーディング不要の臨床心理学実験ソフトウェア、堅牢なデジタルヘルス研究ツール、およびオンラインおよびラボ内臨床研究ワークフローのサポートを通じて、Labvancedは患者評価から縦断的モニタリングまでのすべてを合理化します。オールインワンの臨床心理学研究プラットフォームおよび行動健康実験ビルダーとして、現代のメンタルヘルスおよびデジタル治療研究を進めるために、安全でスケーラブル、かつラボグレードの研究を実施する力を研究者に与えます。



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