Исследователи использовали данные Fitbit для прогнозирования эпизодов смены настроения у людей с биполярным расстройством личности (БР). Исследование, проведенное в больнице Brigham and Women’s Hospital, обучило алгоритм машинного обучения с высокой точностью определять депрессивные, маниакальные и гипоманиакальные эпизоды.
В исследовании приняли участие 54 взрослых с БР, которые в течение девяти месяцев носили устройства Fitbit. Собранные данные включали уровень активности, частоту сердечных сокращений и режим сна. Участники также сообщали о своих симптомах каждые две недели. Алгоритм анализировал 17 показателей, таких как общее время сна и частота сердечных сокращений, чтобы определить эпизоды настроения.
Система предсказала маниакальные симптомы с точностью 89,1%, а депрессивные — с точностью 80,1%. Ключевыми факторами были эффективность сна, частота сердечных сокращений и количество активных минут.
Исследователи считают, что эта технология может улучшить лечение, помогая врачам быстро реагировать на изменения настроения.
