El modelo Ycogni detecta el riesgo de depresi\u00f3n mediante el an\u00e1lisis de la actividad f\u00edsica, los patrones de sue\u00f1o y los ritmos circadianos de una persona derivados de los datos de dispositivos port\u00e1tiles que miden sus pasos, el coraz\u00f3n frecuencia, gasto de energ\u00eda y datos de sue\u00f1o. Cr\u00e9dito: Universidad Tecnol\u00f3gica de Nanyang <\/p>\n
Un equipo de cient\u00edficos de la Universidad Tecnol\u00f3gica de Nanyang, Singapur (NTU Singapur) ha desarrollado un programa inform\u00e1tico predictivo que podr\u00eda usarse para detectar personas que tienen un mayor riesgo de depresi\u00f3n. <\/p>\n
En pruebas que utilizaron datos de grupos de participantes sanos y deprimidos, el programa logr\u00f3 una precisi\u00f3n del 80 % en la detecci\u00f3n de personas con alto riesgo de depresi\u00f3n y aquellas sin riesgo.<\/p>\n
Con tecnolog\u00eda de aprendizaje autom\u00e1tico , el programa, denominado modelo Ycogni, detecta el riesgo de depresi\u00f3n mediante el an\u00e1lisis de la actividad f\u00edsica, los patrones de sue\u00f1o y los ritmos circadianos de una persona derivados de datos de dispositivos port\u00e1tiles que miden sus pasos, frecuencia card\u00edaca, gasto de energ\u00eda y datos de sue\u00f1o. .<\/p>\n
La depresi\u00f3n afecta a 264 millones de personas en todo el mundo, y en la mitad de los casos no se diagnostica ni se trata, seg\u00fan la Organizaci\u00f3n Mundial de la Salud. En Singapur, la pandemia de COVID-19 ha generado una mayor preocupaci\u00f3n por el bienestar mental. Un nuevo estudio realizado por el Instituto de Salud Mental de Singapur se\u00f1al\u00f3 un probable aumento de los problemas de salud mental, incluida la depresi\u00f3n relacionada con la pandemia.<\/p>\n
Se estima que casi mil millones de personas usan rastreadores de actividad, frente a 722 millones en 2019.<\/p>\n
Para desarrollar el modelo Ycogni, los cient\u00edficos realizaron un estudio en el que participaron 290 adultos que trabajaban en Singapur. Los participantes usaron dispositivos Fitbit Charge 2 durante 14 d\u00edas consecutivos y completaron dos encuestas de salud, que detectaron s\u00edntomas depresivos, al comienzo y al final del estudio.<\/p>\n
La edad promedio de los participantes fue de 33 a\u00f1os, con la muestra refleja de cerca la poblaci\u00f3n \u00e9tnica de Singapur. Se indic\u00f3 a los participantes que usaran rastreadores todo el tiempo y que se los quitaran solo cuando se ducharan o cuando el dispositivo necesitara cargarse.<\/p>\n
Profesor Josip Car, director del Centro de Ciencias de la Salud de la Poblaci\u00f3n en la Escuela de Medicina Lee Kong Chian de la NTU Medicine (LKCMedicine), quien codirigi\u00f3 el estudio, dijo: \u00abNuestro estudio mostr\u00f3 con \u00e9xito que podemos aprovechar los datos de los sensores de los dispositivos port\u00e1tiles para ayudar a detectar el riesgo de desarrollar depresi\u00f3n en las personas. Al aprovechar nuestro programa de aprendizaje autom\u00e1tico, as\u00ed como Debido a la creciente popularidad de los dispositivos port\u00e1tiles, alg\u00fan d\u00eda podr\u00eda usarse para la detecci\u00f3n oportuna y discreta de la depresi\u00f3n\u00bb.<\/p>\n
El profesor asociado Georgios Christopoulos, de la Escuela de Negocios Nanyang de la NTU, quien codirigi\u00f3 el estudio, dijo: \u00abEste es un estudio que, esperamos, pueda sentar las bases para el uso de tecnolog\u00eda port\u00e1til para ayudar a las personas, los investigadores, los profesionales de la salud mental y los responsables pol\u00edticos a mejorar el bienestar mental. Pero en una aplicaci\u00f3n m\u00e1s gen\u00e9rica y futurista, creemos que estas se\u00f1ales podr\u00edan integrarse con iniciativas de edificios inteligentes o incluso ciudades inteligentes: imagine un hospital o una unidad militar que podr\u00eda usar estas se\u00f1ales para identificar a las personas en riesgo\u00bb.<\/p>\n
Los resultados del estudio se publicaron en la revista acad\u00e9mica revisada por pares JMIR mHealth y uHealth en noviembre.<\/p>\n
Signos vitales vinculados a los s\u00edntomas depresivos<\/p>\n
Adem\u00e1s de poder determinar con precisi\u00f3n si las personas ten\u00edan un mayor riesgo de contraer depresi\u00f3n, el Los investigadores asociaron con \u00e9xito ciertos patrones en los comportamientos de los participantes con los s\u00edntomas depresivos, que incluyen sentimientos de impotencia y desesperanza, p\u00e9rdida de inter\u00e9s en las actividades diarias y cambios en el apetito o el peso.<\/p>\n
Al analizar sus hallazgos, los cient\u00edficos encontraron que aquellos que ten\u00edan ritmos card\u00edacos m\u00e1s variados entre las 2 am y las 4 am, y entre las 4 am y las 6 am, tend\u00edan a ser propensos a s\u00edntomas depresivos m\u00e1s severos. Esta observaci\u00f3n confirma los hallazgos de estudios anteriores, que hab\u00edan afirmado que los cambios en la frecuencia card\u00edaca durante el sue\u00f1o podr\u00edan ser un marcador fisiol\u00f3gico v\u00e1lido de depresi\u00f3n.<\/p>\n
El estudio tambi\u00e9n asoci\u00f3 patrones de sue\u00f1o menos regulares, como la variaci\u00f3n de la hora de despertarse y acostarse , a una mayor tendencia a tener s\u00edntomas depresivos.<\/p>\n
Los cient\u00edficos explicaron que aunque los ritmos de los d\u00edas de semana est\u00e1n determinados principalmente por la rutina laboral, la capacidad de seguir esta rutina diferencia mejor entre individuos deprimidos y sanos, donde las personas sanas demostraron una mayor mayor regularidad en los momentos en que se despertaron y se fueron a dormir.<\/p>\n
El profesor Car agreg\u00f3: \u00abEsperamos ampliar nuestra investigaci\u00f3n para incluir otros signos vitales en la detecci\u00f3n del riesgo de depresi\u00f3n, como la temperatura de la piel El perfeccionamiento de nuestro programa podr\u00eda ayudar a facilitar la detecci\u00f3n temprana, discreta, continua y rentable de la depresi\u00f3n en la poblaci\u00f3n general\u00bb.<\/p>\n
El profesor asociado Christopoulos agreg\u00f3: \u00abNuestro equipo wi Tambi\u00e9n trabajar\u00e9 en la expansi\u00f3n a otros tipos de estados psicol\u00f3gicos, como la fatiga mental, que parece ser un problema alarmante en la actualidad. Los dispositivos port\u00e1tiles tambi\u00e9n pueden ser parte del sistema de retroalimentaci\u00f3n que podr\u00eda ayudar a los terapeutas a evaluar mejor el estado psicol\u00f3gico de sus pacientes, por ejemplo, mejoras en la calidad del sue\u00f1o\u00bb.<\/p>\n
Durante el pr\u00f3ximo a\u00f1o, el equipo espera explorar el impacto del uso de tel\u00e9fonos inteligentes. sobre los s\u00edntomas depresivos y el riesgo de desarrollar depresi\u00f3n mediante el enriquecimiento de su modelo con datos sobre el uso de tel\u00e9fonos inteligentes. Esto incluye cu\u00e1nto tiempo y con qu\u00e9 frecuencia las personas usan sus tel\u00e9fonos m\u00f3viles, as\u00ed como su dependencia de las redes sociales. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
sue\u00f1o y ritmos biol\u00f3gicos desde finales del embarazo hasta el posparto vinculados a la depresi\u00f3n y la ansiedad M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Yuri Rykov et al, Digital Biomarkers for Depression Screening With Wearable Devices: Cross-sectional Study With Machine Learning Modeling, JMIR mHealth uHealth (2021). DOI: 10.2196\/24872 Proporcionado por la Universidad Tecnol\u00f3gica de Nanyang Cita<\/strong>: programa inform\u00e1tico que utiliza datos de tecnolog\u00eda port\u00e1til para detectar la depresi\u00f3n (2022, 24 de enero) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2022-01-wearable-technology-depression.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" El modelo Ycogni detecta el riesgo de depresi\u00f3n mediante el an\u00e1lisis de la actividad f\u00edsica, los patrones de sue\u00f1o y los ritmos circadianos de una persona derivados de los datos de dispositivos port\u00e1tiles que miden sus pasos, el coraz\u00f3n frecuencia, gasto de energ\u00eda y datos de sue\u00f1o. Cr\u00e9dito: Universidad Tecnol\u00f3gica de Nanyang Un equipo de … Continuar leyendo \u00abPrograma inform\u00e1tico que utiliza datos de tecnolog\u00eda port\u00e1til para detectar la depresi\u00f3n\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-6111","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6111","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=6111"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6111\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=6111"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=6111"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=6111"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}