Fitbit rozpoznaje chorobę dwubiegunową

Badania ułatwią życie tysiącom chorych i ich bliskim

Naukowcy wykorzystali dane z popularnych urządzeń Fitbit, marki sprzętów należącej do Google'a. Na ich bazie udało się wytrenować algorytm uczenia maszynowego zdolny do dokładnego przewidywania epizodów nastrojów związanych z chorobą dwubiegunową. Choroba ta charakteryzuje się ekstremalnymi zmianami nastroju, pomiędzy depresją a manią, po których następuje okres remisji.

Epizody te mają istotny wpływ na życie chorych, ich pracę, relacje i ogólny stan zdrowia. Obecne leczenie ChaAS skupia się na ograniczaniu skutków epizodów, ale wymaga to błyskawicznego rozpoznawania i terapii. Przełomem mogą się okazać badania naukowców z Brigham and Women’s Hospital (BWH) w Bostonie, którzy znaleźli skuteczny sposób na wykrywanie nadchodzących epizodów choroby w oparciu o dane z opasek sportowych Fitbit.

Większość ludzi korzysta obecnie z urządzeń cyfrowych, takich jak smartfony czy smartwatche, które codziennie zbierają dane mogące wspierać leczenie psychiatryczne. Naszym celem było wykorzystanie tych danych do identyfikacji epizodów nastroju u uczestników badania zdiagnozowanych z ChAD

- mówi doktor Jessica Lipschitz z Wydziału Psychiatrii BWH i główna autorka badania

Według badań, większość osób z ChAD doświadcza charakterystycznej polaryzacji nastroju co najmniej trzy razy w roku. Istnieją dwa główne typy ChAD: typ I (BP-I) i typ II (BP-II). BP-I charakteryzuje się epizodami manii trwającymi co najmniej siedem dni lub wymagającymi hospitalizacji, a także oddzielnymi epizodami depresji trwającymi zwykle co najmniej dwa tygodnie. BP-II to wzór depresji i hipomanii, czyli łagodniejszej formy manii, która nie powoduje zaburzeń w funkcjonowaniu w społeczeństwie.

W badaniu wzięło udział 54 dorosłych z oboma wariantami zdiagnozowanego uprzednio ChAD. Analizowano 17 zmiennych, od liczby kroków, przez czas intensywnej aktywności, czas siedzenia, tętno, czas i efektywność snu, poszczególne fazy snu po godzinę zasypiania. Następnie dane te posłużyły do wytrenowania modelu AI.

Skuteczność okazała się oszałamiająca

Algorytm przewidział 89,1% objawów hipomanii lub manii (czułość: 80,0%, specyficzność: 90,1%) oraz 80,1% objawów depresji (czułość: 71,2%, specyficzność: 85,6%). I to prawdziwy przełom, bo dotychczasowe formy badań miały inwazyjne metody, takie jak geolokalizacja czy analiza głosu, co budziło obawy o prywatność. Teraz wystarczy prosta opaska sportowa, ładowana co 5-7 dni i przekazanie danych analitycznych specjaliście.

Zobacz: Masz nadwagę? To może być wina twojego internetu
Zobacz: Picie na umór w młodości zmienia mózg w samochód z zepsutym pedałem gazu