Фитнес-браслеты помогут выявлять депрессию

Программа под названием Ycogni работает на базе машинного обучения. Она оценивает риск наличия депрессии, анализируя физическую активность человека, характер сна и циркадные ритмы, полученные на основе данных с носимых устройств. В исследовании ученых использовали браслеты Fitbit Charge 2.

290 испытуемых носили трекеры в течение 14 дней. Снимать их можно было только во время принятия ванны или душа, а также для подзарядки.

В начале, а затем еще раз в конце двухнедельного периода участники также заполняли анкету, которая широко используется для выявления депрессивных расстройств. Результаты этих опросов были объединены с данными, собранными Fitbit Charge 2, и использованы для обучения Ycogni.

После обучения, когда эта программа использовалась для анализа одних только данных браслета, она оказалась примерно на 80% точна в предсказании развития депрессии.

Было отмечено, что у людей из группы риска частота сердечных сокращений была более вариативной между 2 и 4 часами ночи, а затем снова между 4 и 6 часами утра. Это согласуется с результатами более ранних исследований, которые предполагают, что изменения частоты сердечных сокращений во время сна могут быть достоверным физиологическим индикатором депрессии.

Кроме того, браслеты Fitbit подтвердили, что испытуемые из группы риска, как правило, имели более широкий разброс времени бодрствования и сна. Что тоже является показателем возможного расстройства.

Джосип Кар, руководитель исследования, Наньянский технологический университет: "Наше исследование успешно показало, что мы можем использовать данные датчиков носимых устройств, чтобы помочь в выявлении риска развития депрессии у людей. Благодаря растущей популярности носимых устройств, однажды нашу программу можно будет использовать для своевременного и ненавязчивого скрининга".