Berta Sándor
A fitneszkarkötők segítenek felismerni a depressziót
A különböző értékekből megállapítható, hogy kik számítanak veszélyeztetettnek.
A Szingapúri Nemzeti Műszaki Egyetem kutatói egy olyan szoftvert fejlesztettek ki, amely a depresszió korai felismerésére alkalmas. A program a szükséges adatokat a viselhető termékek, elsősorban a fitneszkarkötők segítségével gyűjti össze. Az információk a felhasználók testi tevékenységeire, alvásmintájára és a cirkadián (élettani napszaki) ritmusára vonatkoznak és a megtett lépésekből, a szívfrekvenciából, az energiafogyasztásból, valamint az alvási adatokból nyerik ki azokat.
Az Egészségügyi Világszervezet (WHO) összesítése alapján világszerte 264 millió ember szenved depresszióban és az esetek felében nem diagnosztizálják a betegséget, amely így kezeletlen marad. A szakemberek az általuk Ycogni-Modellnek nevezett alkalmazás elkészítéséhez 290 szingapúri felnőtt dolgozó információit elemezték ki. Mindegyikük 14 egymást követő napon viselte a Fitbit Charge 2 típusú készüléket, amely a legfontosabb egészségügyi adatokat rögzítette.
A tesztben résztvevőket arra utasították, hogy folyamatosan hordják az eszközt és azt csak a zuhanyozás vagy töltés idejére vegyék le. A személyek átlagos életkora 33 év volt és az általuk adott válaszokat Josip Car, a Szingapúri Nemzeti Műszaki Egyetem Népesség Egészségtudományi Központjának igazgatója és a kollégái hasonlították össze a fitneszkarkötők információival. Ekkor derült ki, hogy bizonyos adatok a depresszióra utalnak.
Az összegyűjtött információkból alapján voltak, akiknek a szívfrekvenciája hajnali 2 és 4 óra között eltérő volt a későbbi órák értékeitől. Mindez súlyos depressziós tünetekre utal. Az ilyen és ezekhez hasonló adatokat a tudósok betöltötték a szoftverbe, így a gépi tanulás képessé vált a betegség korai felismerésére. A program jelenleg már 80 százalékos pontossággal állapítja meg, hogy valakit fenyeget-e a depresszió veszélye. A cél ennek az aránynak a jelentős javítása.
A Szingapúri Nemzeti Műszaki Egyetem kutatói egy olyan szoftvert fejlesztettek ki, amely a depresszió korai felismerésére alkalmas. A program a szükséges adatokat a viselhető termékek, elsősorban a fitneszkarkötők segítségével gyűjti össze. Az információk a felhasználók testi tevékenységeire, alvásmintájára és a cirkadián (élettani napszaki) ritmusára vonatkoznak és a megtett lépésekből, a szívfrekvenciából, az energiafogyasztásból, valamint az alvási adatokból nyerik ki azokat.
Az Egészségügyi Világszervezet (WHO) összesítése alapján világszerte 264 millió ember szenved depresszióban és az esetek felében nem diagnosztizálják a betegséget, amely így kezeletlen marad. A szakemberek az általuk Ycogni-Modellnek nevezett alkalmazás elkészítéséhez 290 szingapúri felnőtt dolgozó információit elemezték ki. Mindegyikük 14 egymást követő napon viselte a Fitbit Charge 2 típusú készüléket, amely a legfontosabb egészségügyi adatokat rögzítette.
A tesztben résztvevőket arra utasították, hogy folyamatosan hordják az eszközt és azt csak a zuhanyozás vagy töltés idejére vegyék le. A személyek átlagos életkora 33 év volt és az általuk adott válaszokat Josip Car, a Szingapúri Nemzeti Műszaki Egyetem Népesség Egészségtudományi Központjának igazgatója és a kollégái hasonlították össze a fitneszkarkötők információival. Ekkor derült ki, hogy bizonyos adatok a depresszióra utalnak.
Az összegyűjtött információkból alapján voltak, akiknek a szívfrekvenciája hajnali 2 és 4 óra között eltérő volt a későbbi órák értékeitől. Mindez súlyos depressziós tünetekre utal. Az ilyen és ezekhez hasonló adatokat a tudósok betöltötték a szoftverbe, így a gépi tanulás képessé vált a betegség korai felismerésére. A program jelenleg már 80 százalékos pontossággal állapítja meg, hogy valakit fenyeget-e a depresszió veszélye. A cél ennek az aránynak a jelentős javítása.