Smartwatch có thể nhận diện các tâm trạng của rối loạn cảm xúc lưỡng cực với độ chính xác cao

Nghiên cứu mới cho thấy các thiết bị đeo tay (smartwatch) như Fitbit có thể giúp phát hiện các giai đoạn tâm trạng (mood episodes) ở người mắc rối loạn lưỡng cực với độ chính xác lên đến 89,1% cho trạng thái hưng cảm và 80,1% cho trầm cảm.

Một nhóm nhà nghiên cứu tại Bệnh viện Brigham and Women’s (thuộc hệ thống chăm sóc sức khỏe Mass General Brigham) đã công bố nghiên cứu trên tạp chí Acta Psychiatrica Scandinavica, cho thấy dữ liệu từ smartwatch như Fitbit có thể giúp phát hiện các triệu chứng trầm cảm và hưng cảm ở bệnh nhân rối loạn lưỡng cực với độ chính xác cao.

Theo Tiến sĩ Jessica Lipschitz, trưởng nhóm nghiên cứu, mục tiêu là sử dụng dữ liệu cá nhân thu thập từ thiết bị số để xác định thời điểm bệnh nhân trải qua các tập trạng thái, từ đó giúp đội ngũ điều trị can thiệp nhanh hơn. Công nghệ mới hứa hẹn giúp bác sĩ không chỉ dựa vào các buổi thăm khám mà còn có thể theo dõi bệnh nhân từ xa, phát hiện dấu hiệu bất thường và can thiệp kịp thời.

Rối loạn lưỡng cực là một bệnh tâm thần mãn tính với đặc trưng là những biến đổi mạnh mẽ giữa trạng thái hưng cảm, trầm cảm và các giai đoạn tạm ổn định. Việc xác định và điều trị sớm các tập mood là rất quan trọng để giảm thiểu tác động tiêu cực lên cuộc sống của bệnh nhân.

Các nghiên cứu trước đây đã gợi ý rằng dữ liệu từ thiết bị cá nhân có thể hỗ trợ phát hiện các tập mood, nhưng chưa có phương pháp nào được thiết kế để áp dụng rộng rãi trong thực tế lâm sàng.

Phương pháp nghiên cứu

Nhóm nghiên cứu đã sử dụng dữ liệu từ 54 bệnh nhân rối loạn lưỡng cực đeo smartwatch Fitbit và hoàn thành các khảo sát tâm trạng hai tuần một lần trong suốt 9 tháng. Dữ liệu từ Fitbit được xử lý qua thuật toán học máy (machine learning – ML) để phát hiện các triệu chứng trầm cảm và hưng cảm dựa trên các thang đo lâm sàng như Patient Health Questionnaire-8 (PHQ-8) và Altman Self-Rating Mania Scale (ASRM).

Kết quả:

• Hưng cảm: Độ chính xác 89,1% (độ nhạy 80%, độ đặc hiệu 90,1%).
• Trầm cảm: Độ chính xác 80,1% (độ nhạy 71,2%, độ đặc hiệu 85,6%).

Thuật toán BiMM (Binary Mixed Model) forest đạt hiệu suất cao nhất trong các mô hình được thử nghiệm.

Lợi ích lâm sàng

1. Cảnh báo sớm: Hệ thống có thể thông báo cho bác sĩ khi người bệnh bắt đầu xuất hiện dấu hiệu hưng cảm hoặc trầm cảm, giúp họ can thiệp nhanh hơn.
2. Ứng dụng rộng rãi: Phương pháp này có thể mở rộng sang các bệnh tâm thần khác như trầm cảm nặng, Alzheimer và Parkinson.
3. Theo dõi từ xa: Giảm gánh nặng cho bệnh nhân khi họ không cần phải thường xuyên đến gặp bác sĩ.

Với sự kết hợp giữa smartwatch và thuật toán thông minh, nghiên cứu này đặt nền móng cho một phương pháp theo dõi và điều trị cá nhân hóa. Không chỉ giúp cải thiện chất lượng cuộc sống của người bệnh mà còn tạo điều kiện cho bác sĩ hiểu rõ hơn về tình trạng của họ, ngay cả khi không trực tiếp gặp gỡ.

Smartwatch như Fitbit không chỉ giúp người dùng theo dõi sức khỏe hàng ngày mà còn trở thành công cụ hữu ích trong chẩn đoán và điều trị bệnh tâm thần. Phương pháp này không chỉ mang lại hy vọng cho người mắc rối loạn lưỡng cực mà còn mở ra cơ hội ứng dụng trong các lĩnh vực y học khác.

Theo Neuroscience