Para ilmuwan telah belajar untuk mendeteksi depresi menurut data dari gelang kebugaran

Sekelompok ilmuwan dari Universitas Teknologi Nanyang di Singapura maju program komputer prediktif yang dapat digunakan untuk mendeteksi depresi. Ini berdasarkan data dari gelang kebugaran biasa.

Sebuah program bernama Ycogni bekerja berdasarkan pembelajaran mesin. Ini menilai risiko depresi dengan menganalisis aktivitas fisik seseorang, pola tidur dan ritme sirkadian berdasarkan data dari perangkat yang dapat dikenakan. Dalam studi tersebut, para ilmuwan menggunakan gelang Fitbit Charge 2.

290 subjek memakai pelacak selama 14 hari. Mereka hanya bisa dilepas saat mandi atau mandi, serta untuk mengisi ulang.

Di awal dan kemudian di akhir periode dua minggu, peserta juga mengisi kuesioner yang banyak digunakan untuk mengidentifikasi gangguan depresi. Hasil survei ini digabungkan dengan data yang dikumpulkan oleh Fitbit Charge 2 dan digunakan untuk melatih Ycogni.

Setelah pelatihan, ketika program ini digunakan untuk menganalisis data gelang saja, ternyata sekitar 80% akurat dalam memprediksi perkembangan depresi.

Tercatat bahwa pada orang yang berisiko, detak jantung lebih bervariasi antara pukul 2 dan 4 pagi, dan sekali lagi antara pukul 4 dan 6 pagi. Ini konsisten dengan penelitian sebelumnya yang menunjukkan bahwa perubahan detak jantung selama tidur mungkin merupakan indikator fisiologis yang kuat dari depresi.

Selain itu, gelang Fitbit dikonfirmasibahwa subjek berisiko cenderung memiliki rentang waktu bangun dan tidur yang lebih luas. Yang juga merupakan indikator kemungkinan gangguan.

Mantan sarjana Stanford disarankan cara yang sama sekali baru untuk mengobati depresi, yang efektif untuk 79% pasien.