编者按
来自新加坡南洋理工大学的一组科学家开发了一种预测计算机程序，可用于检测参与者患上抑郁症的风险。据估计，全球近10亿人佩戴了抑郁症相关的活动追踪器，高于年的7.22亿人。
检测抑郁症风险
根据世界卫生组织的数据，全球有2.64亿人患有抑郁症，其中一半的病例没有得到诊断和治疗。新加坡心理健康研究所的一项新研究指出，疫情导致人们对心理健康的担忧增加。
南洋理工大学的科学家们将研发出的程序命名为Ycogni模型，它通过分析个人的身体活动、睡眠模式和昼夜节律来筛查患抑郁症的风险，这些数据由可穿戴设备测量，由参与者的步数、心率、能量消耗和睡眠情况生成。
此次的参与者不仅有抑郁症患者，还包括了身体健康的人。在此试验中，该程序在检测那些抑郁症高风险和没有风险的个体方面达到了80%的准确率。
参与者的平均年龄为33岁，样本与新加坡的种族与??密切相关。参与者需要一直佩戴追踪器，只有在淋浴或设备需要充电时才能将其取下。
ProfessorJosipCarandDrIvaBojic
来源：NTU
这项研究的南?医学院??健康科学中?主任JosipCar教授说：“我们的研究表明，我们可以利?来?可穿戴设备的数据来帮助检测个体患抑郁症的?险。”
“通过利?我们的机器学习计划，以及可穿戴设备的?益普及，它不仅?于准确地检测个体是否有更?的患抑郁症的?险，而且研究人员将参与者行为中的某些模式与某些不显眼的抑郁症状联系起来，包括?助和绝望的感觉、对?常活动失去兴趣以及?欲或体重下降。”
南洋理??学商学院副教授GeorgiosChristopoulos也参与了这项研究，他说：“我们希望这项研究能够帮助到个?、研究?员、?理健康从业者和*策制定者。在未来，我们相信此类信号可以与智能建筑甚?智能城市计划融合在一起。”
这个研究结果已于去年11月发表在同行评审的学术期刊JMIRmHealthanduHealth上。
与抑郁症相关的生命体征通过分析，科学家们发现，那些在凌晨2点?凌晨4点和凌晨4点?6点之间?率变化较?的?，往往容易出现更严重的抑郁症状。这一观察结果证实了先前研究的结果，该研究表明睡眠期间?率的变化可能是抑郁症的有效?理标志。
该研究还将不规律的睡眠模式（例如不同的起床时间和就寝时间）与更?的抑郁症状倾向联系起来。科学家们解释说，虽然?作?的节奏主要由?作习惯决定，但遵循这种习惯的能力可以更好地区分患抑郁症风险的高低。
测试抑郁风险的可穿戴设备来源：Tectales
Car教授补充说：“我们将扩?我们的研究，将其他?命体征纳?抑郁?险的检测，例如?肤温度。”
Christopoulos副教授也说到：“我们的团队还将努力扩展到其他类型的?理状态，例如精神疲劳，这在当今是一个不容小觑的问题。可穿戴电子设备的使用也可以成为反馈系统的一部分，能让治疗师更好地评估患者的?理状态。
参考文献：
1."Usingwearablestohelpdetectdepression
"NTUMediaRelease;
2.TheNTUresearchpapertitled“DigitalBiomarkersforDepressionScreeningWithWearableDevices:Cross-sectionalStudyWithMachineLearningModeling”ispublishedinJMIRmHealthanduHealthon25Oct.DOI10./
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