Data telefonu použitá k identifikaci deprese

Nová studie naznačuje, že depresi lze detekovat z údajů senzoru smartphonu sledováním počtu minut používání telefonu a vašich denních geografických poloh.

Vědci z Northwestern Medicine zjistili, že čím více času strávíte používáním telefonu, tím větší je pravděpodobnost, že budete v depresi.

V malé studii zjistili, že průměrná denní spotřeba u depresivních jedinců byla asi 68 minut, zatímco u nedepresivních jedinců to bylo asi 17 minut.

Většinu času doma a většinu času na méně místech, měřeno sledováním GPS, souvisí také s depresí.

A mít méně pravidelný každodenní rozvrh, například opustit dům a každý den chodit do práce v různých časech, je také spojeno s depresí.

Na základě údajů ze senzorů telefonu mohli severozápadní vědci identifikovat lidi s depresivními příznaky s přesností 87 procent.

"Je důležité, abychom zjistili, zda má člověk depresivní příznaky a závažnost těchto příznaků, aniž bychom mu kladli jakékoli otázky," uvedl hlavní autor Dr. David Mohr, ředitel Centra pro technologie behaviorální intervence na Northwestern University Feinberg School of Lék.

"Nyní máme objektivní měřítko chování související s depresí." A detekujeme to pasivně. Telefony mohou poskytovat data nenápadně a bez námahy ze strany uživatele. “

Výzkum by mohl v konečném důsledku vést k monitorování lidí ohrožených depresí a umožnění poskytovatelům zdravotní péče zasáhnout rychleji.

Studie se objevuje v Journal of Medical Internet Research.

Data z chytrého telefonu byla při detekci deprese spolehlivější než denní otázky, na které účastníci odpovídali, jak smutně se cítili na stupnici od 1 do 10. Jejich odpovědi mohou být nepravdivé a často nejsou spolehlivé, uvedl hlavní autor Dr. Sohrob Saeb, postdoktorand kolega a počítačový vědec v preventivní medicíně ve Feinbergu.

"Data ukazující, že depresivní lidé mají tendenci nechodit na mnoho míst, odrážejí ztrátu motivace pozorovanou u deprese," řekl Mohr, který je klinickým psychologem a profesorem preventivní medicíny ve Feinbergu. "Když jsou lidé v depresi, mají tendenci se stahovat a nemají motivaci ani energii jít ven a dělat věci."

Zatímco údaje o používání telefonu neidentifikovaly, jak lidé používají jejich telefony, Mohr má podezření, že lidé, kteří na nich strávili nejvíce času, surfovali po webu nebo hráli hry, místo aby mluvili s přáteli.

"Je pravděpodobné, že lidé, když budou telefonovat, nebudou myslet na věci, které jsou znepokojující, bolestivé nebo obtížné," řekl Mohr. "Je to chování vyhýbání se, které vidíme v depresi."

Saeb analyzoval polohy GPS a využití telefonu u 28 jedinců (20 žen a osm mužů, průměrný věk 29) během dvou týdnů. Senzor sledoval polohy GPS každých pět minut.

K určení vztahu mezi používáním telefonu a geografickým umístěním a depresí si subjekty na začátku dvoutýdenní studie vzali široce používaný standardizovaný dotazník pro měření deprese, PHQ-9. PHQ-9 se ptá na příznaky používané k diagnostice deprese, jako je smutek, ztráta rozkoše, beznaděje, poruchy spánku a chuti k jídlu a potíže se soustředěním.

Poté Saeb vyvinul algoritmy využívající údaje o GPS a používání telefonu shromážděné z telefonu a porovnal výsledky těchto algoritmů GPS a používání telefonu s výsledky testů deprese subjektů.

Z účastníků 14 nemělo žádné známky deprese a 14 mělo příznaky od mírné až po těžkou depresi.

Cílem výzkumu je pasivně detekovat depresi a různé úrovně emočních stavů souvisejících s depresí, uvedl Saeb.

Tyto informace by nakonec mohly být použity ke sledování lidí, kteří jsou vystaveni riziku deprese, aby jim mohli nabídnout intervence, pokud senzor detekoval depresi, nebo k doručení informací jejich lékařům.

Budoucí severozápadní výzkum se bude zabývat tím, zda přimět lidi, aby změnili své chování spojené s depresí, zlepší jejich náladu.

"Uvidíme, zda dokážeme zmírnit příznaky deprese tím, že povzbudíme lidi, aby navštěvovali více míst po celý den, měli pravidelnější rutinu, trávili více času na různých místech nebo omezili používání mobilních telefonů," řekl Saeb.

Zdroj: Northwestern University / EurekAlert

!-- GDPR -->