Ученые повторно используют носимые устройства для обнаружения признаков депрессии

Исследовательская группа из Сингапура разработала инновационный способ выявления признаков депрессии с использованием данных, полученных с носимых устройств.

исследователи из Наньянский технологический университетNTU Singapore разработала компьютерную программу прогнозирования, которая использует измерения носимых устройств для выявления признаков депрессии и экспертного прогнозирования того, относятся ли люди к группе высокого или низкого риска. В исследовании, в котором участвовали как депрессивные, так и здоровые участники, новая программа достигла 80-процентной точности в выявлении людей, подверженных риску депрессии.

в Всемирная организация здравоохранения По оценкам Всемирной организации здравоохранения, около 260 миллионов человек во всем мире страдают депрессией. Считается, что половина этих случаев не диагностируется или не лечится. Пандемия COVID-19 резко обострилась проблемы с психическим здоровьем, что было подкреплено изучением Сингапурский институт психического здоровья Это определило, что рост депрессии был связан с эпидемией.

Использование носимых устройств

Носимые устройства, такие как трекеры активности, используют почти миллиард человек во всем мире, по сравнению с 722 миллионами в 2019 году. Исследователи NTU увидели возможность использовать эти устройства для мониторинга психического здоровья, разработав компьютерную программу на основе машинного обучения под названием Ycogni Depression screening. форма. Ycogni достигает этого путем анализа физической активности человека, моделей сна и циркадных ритмов на основе данных, полученных с помощью носимых устройств, которые измеряют частоту сердечных сокращений, количество шагов, расход энергии и данные о сне.

Исследователи разработали модель Ycogni в исследовании 290 работающих взрослых в Сингапуре. Участники носили Fitbit Charge 2 в течение двух недель и заполнили две анкеты о состоянии здоровья в поисках признаков депрессии в начале и в конце исследования.

Средний возраст участников составлял 33 года, а выборка точно отражала этническое население Сингапура. Участники постоянно носили трекеры и снимали их, чтобы принять душ или зарядить устройство.

Профессор Джозеп Карр, директор Центра наук о здоровье населения в Медицинской школе Ли Кунг Цянь НТУ, который был одним из руководителей исследования, сказал: «Наше исследование успешно продемонстрировало, что мы можем использовать данные датчиков с носимых устройств, чтобы помочь обнаружить риск депрессия у людей. Используя наше программное обеспечение для машинного обучения в сочетании с растущей популярностью носимых устройств, однажды их можно будет использовать для своевременного и ненавязчивого скрининга депрессии».

Доцент Георгиос Христопулос из Наньянской школы бизнеса НТУ, который был одним из руководителей исследования, прокомментировал: «Мы надеемся, что это исследование заложит основу для использования носимых технологий, чтобы помочь отдельным лицам, исследователям, специалистам в области психического здоровья и политикам улучшать психическое здоровье. , Но в более общем и будущем приложении мы считаем, что эти сигналы могут быть объединены с умными зданиями или даже с инициативами умного города: представьте себе больницу или воинскую часть, которые могут использовать эти сигналы для выявления людей в группе риска».

Выявление признаков депрессии

В дополнение к возможности определить, подвержен ли человек большему риску развития депрессии, команда смогла связать определенные модели поведения участников с признаками депрессии, включая чувство беспомощности и безнадежности, изменение аппетита или веса и потерю веса. интерес к повседневной деятельности.

Апостериорный анализ показал, что люди с более разнообразной частотой сердечных сокращений между 2 и 4 часами ночи и между 4 и 6 часами утра более склонны к тяжелым депрессивным симптомам. Это подтверждает результаты предыдущих исследований о том, что изменения частоты сердечных сокращений во время сна могут быть достоверным физиологическим маркером депрессии.

Кроме того, исследование также связывало нерегулярные режимы сна, такие как разное время пробуждения и время сна, с более высокой тенденцией к депрессивным симптомам. Исследователи сообщили, что, хотя ритмы рабочего дня в основном определяются рабочим распорядком, способность следовать этому распорядку отличает депрессивных и здоровых людей, при этом здоровые люди демонстрируют большую регулярность во времени, когда они засыпают и просыпаются.

Профессор Карр сказал: «Мы с нетерпением ждем расширения нашего исследования, чтобы включить другие биомаркеры в выявление риска депрессии, такие как температура кожи. Корректировка нашей программы может помочь облегчить раннее, ненавязчивое, постоянное и экономически эффективное выявление депрессии среди населения в целом».

Доцент Кристопулос прокомментировал: «Наша команда также будет работать над расширением охвата других типов психических состояний, таких как умственная усталость, которая в настоящее время кажется неприятной проблемой. Носимые устройства также могут быть частью системы обратной связи, которая может помочь терапевтам оценить лучшее психологическое состояние своих пациентов — например, улучшить качество сна».

В настоящее время исследовательская группа стремится изучить влияние использования смартфона на маркеры депрессии и риск депрессии, дополнив свою модель данными смартфона, включая продолжительность и частоту использования социальных сетей и зависимости.

Похожие рекомендуемые статьи