По данным Всемирной организации здравоохранения, депрессия затрагивает 264 миллиона человек во всем мире, и в половине случаев она не диагностируется и не лечится. В Сингапуре, как и в других странах мира пандемия COVID-19 привела к усилению беспокойства по поводу психического благополучия населения. И группа ученых из Наньянского технологического университета в Сингапуре (NTU Singapore) разработала прогностическую компьютерную программу, которую можно использовать для выявления лиц с повышенным риском депрессии. В испытаниях с использованием данных групп депрессивных и здоровых участников программа достигла 80%-ной точности в выявлении людей с высоким риском депрессии.
Программа, основанная на машинном обучении, которая называется Ycogni, проверяет риск депрессии, анализируя физическую активность человека, характер сна и циркадные ритмы, полученные на основе данных с носимых устройств, которые измеряют его или ее шаги, частоту сердечных сокращений, расход энергии и собирают данные о сне.
Чтобы разработать модель Ycogni, ученые провели исследование с участием 290 работающих взрослых жителей Сингапура. Участники носили устройства Fitbit Charge 2 в течение 14 дней подряд и прошли два опроса о состоянии здоровья, в ходе которых выявлялись симптомы депрессии, в начале и в конце исследования. Участникам было дано указание носить трекеры все время и снимать их только для принятия душа или подзарядки.
Помимо возможности точно определить, имеют ли люди более высокий риск заболеть депрессией, исследователи успешно связали определенные модели поведения участников с депрессивными симптомами, которые включают чувство беспомощности и безнадежности, потерю интереса к повседневной деятельности, изменения аппетита или массы тела.
Проанализировав собранные, ученые обнаружили, что те, у кого частота сердечных сокращений была более разнообразной между 2:00 и 4:00 и между 4:00 и 6:00, были склонны к более тяжелым симптомам депрессии. Это наблюдение подтверждает результаты предыдущих исследований, в которых говорилось, что изменения частоты сердечных сокращений во время сна могут быть достоверным физиологическим маркером депрессии.
Исследование также связало менее регулярные режимы сна, такие как разное время пробуждения и отхода ко сну, с более высокой склонностью к депрессивным симптомам. Ученые объяснили, что, хотя ритмы рабочего дня в основном определяются рабочим распорядком, способность следовать этому распорядку лучше отличает депрессивных и здоровых людей. Здоровые люди точнее соблюдают режим и чаще отходят ко сну и просыпаются в одно и то же время.
Авторы новой компьютерной программы надеются, что в самое ближайшее время она сможет использоваться для скрининга депрессии, поскольку сегодня, по некоторым оценкам, трекеры активности носит почти миллиард человек во всем мире. Кроме того, они работают над расширением программы, чтобы она также могла отслеживать другие проблемы, например, умственную усталость или нарушения сна.
Rykov, Y., et al. (2021) Digital Biomarkers for Depression Screening With Wearable Devices: Cross-sectional Study With Machine Learning Modeling. JMIR Mhealth Uhealth. doi.org/10.2196/24872.
