Учёные научились выявлять депрессию по данным с фитнес‑браслета

Группа учёных из Наньянского технологического университета в Сингапуре разработала прогностическую компьютерную программу, которую можно использовать для выявления депрессии. Она основывается на данных с обычного фитнес-браслета.

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 учёных 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 ещё 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.

Ранее учёные из Стэнфорда предложили совершенно новый способ лечения депрессии, который оказался эффективен для 79% пациентов.