참전 용사의 외상 후 스트레스 장애 (PTSD)는 지속적인 과각성 (hyperarousal) 및 임상 환경 밖에서 모니터링하고 관리하기 어려운 동반 불안 및 우울 증상을 특징으로 합니다. 텍사스의 Project Hero 사이클링 행사에 참여하는 13명의 참전 용사를 대상으로, 자연주의적 환경에서 컴퓨터 생성 시퀀스를 통해 두 그룹으로 무작위 배정하였습니다: (1) 디지털 중재 (digital intervention) 및 신체 활동, 또는 (2) 신체 활동만 수행. 여기에 더해 Project Hero 참전 용사 커뮤니티 전체에서 선정된 7명의 참전 용사로 구성된 세 번째 재택 모니터링 대조군 (control cohort)이 포함되었습니다. 지속적인 스마트워치 센싱은 심박수 (heart rate)와 가속도계 (accelerometer) 기능을 결합하여 과각성 이벤트를 감지하였으며, 이는 참가자들에 의해 실시간으로 확인되었습니다. 불안, 우울 및 PTSD 심각도에 대한 주간 자기 보고 측정치가 수집되었습니다. 일반화 가법 혼합 모델 (Generalized additive mixed models)을 통해 시간에 따른 비선형 궤적을 특성화하였습니다. 기저치 정규화된 과각성 궤적은 조건에 따라 유의미하게 달랐으며, 디지털 중재 그룹 (n=7)은 신체 활동 전용 그룹 (n=3)이 연구 후반부에 악화된 것과 비교하여 구조화된 안정화를 보여주었습니다. 두 사이클링 그룹 모두 지구력 이벤트 동안 급성 증상 개선을 보였으나, 디지털 중재 그룹이 이득을 더 높게 유지하는 모습을 보였습니다. 재택 대조군 (n=4)은 점진적인 증상 감소를 보였습니다. 머신러닝 (ML) 감지에 대한 인지된 정확도는 개인마다 크게 달랐으며 증상 심각도와 양의 상관관계가 있었는데, 심각도가 높은 참가자일수록 감지된 이벤트의 더 높은 비율을 확인했습니다. 이러한 결과는 웨어러블 감지를 디지털 자기관리 도구와 결합하는 것이 과각성의 안정화와 증상 개선을 지원할 수 있음을 시사하며, 동시에 웨어러블 정신 건강 시스템에서 개인화와 인간 중심 설계 (human-centered design)의 중요성을 강조합니다.