Смарт-часы, способные собирать физические и физиологические данные о пользователях, могут стать потенциально интересным инструментом в биомедицине, позволяющим лучше понять болезни мозга и поведенческие расстройства.

Как передают зарубежные СМИ, к такому выводу пришло исследование, опубликованное в журнале Cell под руководством соавтора Марка Герштейна из Йельского университета.

Используя данные смарт-часов более чем 5000 подростков, команда исследователей смогла обучить модели искусственного интеллекта предсказывать наличие у людей различных психических заболеваний и найти гены, связанные с этими заболеваниями. Полученные результаты говорят о том, что эти носимые датчики могут обеспечить более детальное понимание и лечение психических заболеваний.

«В традиционной психиатрии врач оценивает симптомы и либо диагностирует заболевание, либо нет. Но в этом исследовании мы сосредоточились на обработке данных носимых устройств таким образом, чтобы их можно было использовать для более полного прогнозирования болезней и тесной связи с генетическими факторами, лежащими в их основе», — говорит эксперт в области биохимии, информатики, статистики и науки о данных, профессор Марк Герштейн.

Выявить болезни таким количественным способом довольно сложно. Но именно носимые датчики, которые собирают данные непрерывно в течение долгого времени, могут стать решением этой проблемы. Для нового исследования команда использовала данные исследования Adolescent Brain Cognitive Development Study — крупнейшей долгосрочной оценки развития мозга и здоровья детей в США.

Данные, использованные в исследовании и полученные со смарт-часов, которые носили подростки в возрасте 9-14 лет, включали в себя измерения частоты сердечных сокращений, расхода калорий, интенсивности физической активности, количества шагов, уровня и интенсивности сна.

Команда исследователей обнаружила, что частота сердечных сокращений была наиболее важным показателем для прогнозирования СДВГ, в то время как качество и стадия сна (различные циклы, через которые проходит организм во время сна) были более важны для определения тревожности.

«Эти результаты говорят о том, что данные смарт-часов могут предоставить нам информацию о том, как физические и поведенческие временные модели связаны с различными психическими заболеваниями», — сказал Герштейн.

Хотя исследование было посвящено СДВГ и тревожности, ученые ожидают, что этот подход может быть широко применим. Например, он может быть полезен для понимания неврологических заболеваний или нейродегенерации. Кроме того, они надеются, что их результаты могут послужить вдохновением для выхода за рамки традиционной клинической диагностики и внедрения количественных поведенческих измерений, которые могут быть более полезны для выявления генетических биомаркеров.

Rus.com.az