Les scientifiques ont appris à détecter la dépression selon les données d'un bracelet de fitness

Un groupe de scientifiques de la Nanyang Technological University à Singapour développé un programme informatique prédictif qui peut être utilisé pour détecter la dépression. Il est basé sur les données d'un bracelet de fitness ordinaire.

Un programme appelé Ycogni fonctionne sur la base de l'apprentissage automatique. Il évalue le risque de dépression en analysant l'activité physique, les habitudes de sommeil et les rythmes circadiens d'une personne sur la base de données provenant d'appareils portables. Dans l'étude, les scientifiques ont utilisé des bracelets Fitbit Charge 2.

290 sujets ont porté des trackers pendant 14 jours. Ils ne pouvaient être retirés que lorsque vous preniez un bain ou une douche, ainsi que pour les recharger.

Au début puis à la fin de la période de deux semaines, les participants ont également rempli un questionnaire largement utilisé pour identifier les troubles dépressifs. Les résultats de ces enquêtes ont été combinés aux données collectées par le Fitbit Charge 2 et utilisés pour former Ycogni.

Après la formation, lorsque ce programme a été utilisé pour analyser uniquement les données du bracelet, il s'est avéré qu'il était précis à environ 80 % pour prédire le développement de la dépression.

On a noté que chez les personnes à risque, la fréquence cardiaque était plus variable entre 2 et 4 heures du matin, puis à nouveau entre 4 et 6 heures du matin. Ceci est cohérent avec des études antérieures suggérant que les changements de fréquence cardiaque pendant le sommeil peuvent être un indicateur physiologique fort de la dépression.

De plus, les bracelets Fitbit confirméque les sujets à risque avaient tendance à avoir un plus large éventail d'heures de veille et de sommeil. Ce qui est aussi un indicateur d'un trouble possible.

Anciens boursiers de Stanford suggéré une toute nouvelle façon de traiter la dépression, efficace pour 79 % des patients.