Pesquisadores da Universidade de Michigan em parceria com o Instituto Avançado de Ciência e Tecnologia da Coreia (KAIST) desenvolveram um algoritmo para prever sintomas de depressão com base em dados coletados por smartwatches.
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O estudo foi publicado no periódico NPJ, que é parte do escopo da prestigiada revista científica Nature. Frequência cardíaca e estágios do sono são duas as informações coletadas pelo dispositivo usadas como parâmetros.
A partir delas, podem ser previstos sintomas atrelados a depressão, como: distúrbios do sono, alterações de apetite e diminuição da concentração.
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O artigo diz que embora “a interrupção do ciclo circadiano seja reconhecida como um potencial impulsionador da depressão, seu impacto no mundo real é mal compreendido”. Esse ciclo…
Ainda de acordo com os autores, para adensar a compreensão do tema, e estimar melhor os efeitos desse tipo de distúrbio do ritmo natural, a coleta não invasiva de dados em grandes populações é ideal.
Coleta de dados
Para isso, a equipe de pesquisa se baseou em referências de aproximadamente 800 trabalhadores, de diferentes turnos, com o equivalente a mais de 50.000 dias de dados, coletados por dispositivos vestíveis, como os relógios. Assim, um algoritmo matemático foi criado.
Com esses registros, foi possível demonstrar que o biomarcador interrupção do ritmo circadiano pode prever o humor das pessoas no dia seguinte, bem como alguns dos sintomas que caracterizam a doença, como descrito mais acima no texto.
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