Cientistas aprenderam a detectar depressão de acordo com dados de uma pulseira fitness

Um grupo de cientistas da Universidade Tecnológica de Nanyang, em Cingapura desenvolvido um programa de computador preditivo que pode ser usado para detectar a depressão. Baseia-se em dados de uma pulseira de fitness regular.

Um programa chamado Ycogni funciona com base no aprendizado de máquina. Ele avalia o risco de depressão analisando a atividade física de uma pessoa, padrões de sono e ritmos circadianos com base em dados de dispositivos vestíveis. No estudo, os cientistas usaram pulseiras Fitbit Charge 2.

290 indivíduos usaram rastreadores por 14 dias. Eles só podiam ser removidos durante o banho ou chuveiro, bem como para recarregar.

No início e novamente no final do período de duas semanas, os participantes também preencheram um questionário amplamente utilizado para identificar transtornos depressivos. Os resultados dessas pesquisas foram combinados com dados coletados pelo Fitbit Charge 2 e usados ​​para treinar Ycogni.

Após o treinamento, quando este programa foi usado para analisar apenas os dados da pulseira, verificou-se que ele tinha cerca de 80% de precisão na previsão do desenvolvimento de depressão.

Notou-se que nas pessoas em risco, a frequência cardíaca foi mais variável entre as 2 e as 4 da manhã, e novamente entre as 4 e as 6 da manhã. Isso é consistente com estudos anteriores sugerindo que mudanças na frequência cardíaca durante o sono podem ser um forte indicador fisiológico de depressão.

Além disso, as pulseiras Fitbit confirmadoque os indivíduos em risco tendiam a ter uma maior variedade de horários para acordar e dormir. O que também é um indicador de um possível distúrbio.

Ex-bolsistas de Stanford sugerido uma maneira completamente nova de tratar a depressão, que foi eficaz para 79% dos pacientes.