वैज्ञानिकों ने एक फिटनेस ब्रेसलेट के आंकड़ों के अनुसार अवसाद का पता लगाना सीख लिया है

सिंगापुर में नानयांग टेक्नोलॉजिकल यूनिवर्सिटी के वैज्ञानिकों का एक समूह विकसित एक भविष्य कहनेवाला कंप्यूटर प्रोग्राम जिसका उपयोग अवसाद का पता लगाने के लिए किया जा सकता है। यह एक नियमित फिटनेस ब्रेसलेट के डेटा पर आधारित है।

Ycogni नामक प्रोग्राम मशीन लर्निंग के आधार पर काम करता है। यह पहनने योग्य उपकरणों के डेटा के आधार पर किसी व्यक्ति की शारीरिक गतिविधि, नींद के पैटर्न और सर्कैडियन लय का विश्लेषण करके अवसाद के जोखिम का आकलन करता है। अध्ययन में वैज्ञानिकों ने फिटबिट चार्ज 2 ब्रेसलेट का इस्तेमाल किया।

290 विषयों ने 14 दिनों तक ट्रैकर्स पहने। उन्हें केवल स्नान या शॉवर लेते समय, साथ ही रिचार्जिंग के लिए भी हटाया जा सकता था।

शुरुआत में और फिर दो सप्ताह की अवधि के अंत में, प्रतिभागियों ने एक प्रश्नावली भी भरी जिसका व्यापक रूप से अवसादग्रस्तता विकारों की पहचान करने के लिए उपयोग किया जाता है। इन सर्वेक्षणों के परिणामों को फिटबिट चार्ज 2 द्वारा एकत्र किए गए डेटा के साथ जोड़ा गया और यकोग्नि को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किया गया।

प्रशिक्षण के बाद, जब इस कार्यक्रम का उपयोग अकेले ब्रेसलेट डेटा का विश्लेषण करने के लिए किया गया था, तो यह अवसाद के विकास की भविष्यवाणी करने में लगभग 80% सटीक पाया गया था।

यह नोट किया गया था कि जोखिम वाले लोगों में, हृदय गति 2 से 4 बजे के बीच और फिर 4 से 6 बजे के बीच अधिक परिवर्तनशील थी। यह पहले के अध्ययनों के अनुरूप है जो बताता है कि नींद के दौरान हृदय गति में परिवर्तन अवसाद का एक मजबूत शारीरिक संकेतक हो सकता है।

इसके अलावा, Fitbit कंगन की पुष्टिकि जोखिम वाले विषयों में जागने और सोने के समय की एक विस्तृत श्रृंखला होती है। जो संभावित विकार का भी सूचक है।

पूर्व स्टैनफोर्ड विद्वान सुझाव दिया अवसाद का इलाज करने का एक बिल्कुल नया तरीका, जो 79% रोगियों के लिए प्रभावी था।