Разработан ИИ-алгоритм для прогнозирования состояния здоровья мозга с помощью смарт-часов

Исследователи из Женевского университета продемонстрировали возможность прогнозирования когнитивных и эмоциональных колебаний у людей с помощью данных, собранных смарт-часами и смартфонами. Разработанная модель искусственного интеллекта, проанализировав пассивные данные о жизнедеятельности и окружающей среде, показала среднюю ошибку в прогнозах состояния участников на уровне 12,5%.

В исследовании, которое продолжалось десять месяцев, приняли участие 88 добровольцев в возрасте от 45 до 77 лет. Специальное приложение и умные часы непрерывно собирали 21 вид пассивных данных. В их число входили частота сердечных сокращений, вариабельность сердечного ритма, показатели сна (длительность и фазы), физическая активность, а также информация об окружающей среде, такая как погода и уровень загрязнения воздуха. Сбор данных не требовал от участников изменения их повседневных привычек.

Параллельно, каждые три месяца, участники предоставляли «активные» данные путем заполнения опросников для оценки своего эмоционального состояния и прохождения тестов на когнитивные способности. Затем модель машинного обучения была обучена на массиве пассивных данных с целью предсказать результаты этих тестов и опросников.

Анализ показал, что модель более точно предсказывает аффективные (эмоциональные) состояния, где уровень ошибки составил от 5% до 10%. Прогнозирование когнитивных состояний оказалось задачей сложнее, с ошибками в диапазоне от 10% до 20%. Наиболее значимыми предикторами для когнитивных функций стали загрязнение воздуха, погода, суточная частота сердечных сокращений и вариабельность сна. Для аффективных состояний ключевую роль играли погода, вариабельность сна и частота сердечных сокращений во время сна.

Результаты работы, открывающей перспективы для раннего выявления изменений в здоровье мозга, были опубликованы в научном журнале npj Digital Medicine.