Tracker-Daten finden Risiko für Depression
Software der National Technological University für die Früherkennung liegt zu 80 Prozent richtig
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Depressive Frau: Vitaldaten lassen negative Neigungen erkennen (Foto: StockSnap, pixelio.com) |
Singapur (pte002/25.01.2022/06:05)
Forscher der National Technological University (NTU) http://ntu.edu.sg haben eine neue Software zur Frühdiagnose einer Depression entwickelt. Die Daten dafür sammelt tragbare Elektronik, die körperliche Aktivitäten, Schlafmuster und den zirkadianen Rhythmus einer Person aufzeichnet. Diese Infos werden aus den Schritten, die eine Person zurücklegt, der Herzfrequenz, dem Energieverbrauch und den Schlafdaten ermittelt. Unter zirkadianem Rhythmus sind die Schwankungen von Körperfunktionen zu verstehen, die durch Tag-Nacht-Wechsel oder Hormone gesteuert werden.
Nur jede zweite Depression erkannt
Weltweit leiden 264 Mio. Menschen an Depressionen, so die Weltgesundheitsorganisation http://who.int . In der Hälfte aller Fälle wird die Krankheit nicht diagnostiziert und bleibt demnach unbehandelt. Um das "Ycogni-Modell", wie die Forscher das Programm nennen, zu entwickeln, haben sie 290 berufstätige Erwachsene in Singapur untersucht. Diese trugen an 14 aufeinanderfolgenden Tagen Fitbit-Charge-2-Geräte, die wie Armbanduhren angelegt werden und Vitaldaten erfassen. Die Teilnehmer wurden angewiesen, die Tracker ständig zu tragen und sie nur beim Duschen oder beim Aufladen des Geräts abzulegen.
Zu Beginn und am Ende des Tests beantworteten die Probanden eine Reihe von Fragen, deren Antworten die Forscher auf depressive Symptome untersuchten. Das Durchschnittsalter der Teilnehmer betrug 33 Jahre. Diese Antworten verglich Josip Car, Direktor des Zentrums für Bevölkerungsgesundheitswissenschaften an der Lee Kong Chian School of Medicine der NTU, der an der Entwicklung maßgeblich beteiligt war, und sein Team mit den Tracker-Daten. Die Wissenschaftler konnten dabei feststellen, dass einige davon auf Depressionen hindeuteten.
Viele verräterische Herzfrequenzen
Die Auswertung der Daten ist aufschlussreich: So waren diejenigen, deren Herzfrequenz sich zwischen zwei und vier Uhr morgens von der in den beiden Stunden danach unterschied, tendenziell anfälliger für schwerere depressive Symptome. Mit diesen Informationen fütterten die Forscher dann die Software, sodass diese durch maschinelles Lernen zur Früherkennung von Depressionen in der Lage war. In 80 Prozent aller Fälle beurteilte das Programm die Depressionsgefahr korrekt.
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