Данные с носимых устройств могут стать подспорьем для диагностики психического здоровья

Хотя вопрос о долгосрочной целесообразности выявления таких расстройств с помощью носимых технологий в большой и разнообразной популяции остается открытым, группа исследователей из Вашингтонского университета в Сент-Луисе показала, что есть основания для оптимизма.

Они разработали модель глубокого обучения под названием WearNet, в которой изучили 10 переменных, собранных трекером активности Fitbit, сообщает Medical Xpress.

В число переменных входило все: от общего количества ежедневных шагов и количества сожженных калорий до средней частоты сердечных сокращений и минут сидячего образа жизни. Исследователи собрали данные Fitbit по отдельным людям за более чем 60 дней.

При рассмотрении факторов риска депрессии и тревожности WearNet лучше справилась с выявлением депрессии и тревожности, чем современные модели машинного обучения.

Кроме того, она дала прогноз психического здоровья на индивидуальном уровне, в то время как другие статистические анализы пользователей носимых устройств оценивают корреляции и риски на групповом уровне.