Smartwatches, die physische und physiologische Daten sammeln können, könnten wertvolle Instrumente in der Biomedizin sein, insbesondere um Gehirnerkrankungen und Verhaltensstörungen zu verstehen sowie potenzielle Treibermutationen zu identifizieren, die mit diesen Erkrankungen verbunden sind. Diese Behauptung wird in einer Studie veröffentlicht in der Zeitschrift Cell, die von Mark Gerstein von der Yale University co-autorisiert wurde und Professor Diego Garrido Martín von der Universität Barcelona einbezieht.
Die Forschung nutzte Smartwatch-Daten von über 5.000 Jugendlichen, um Modelle der künstlichen Intelligenz zu trainieren, die darauf abzielen, verschiedene psychiatrische Erkrankungen vorherzusagen und assoziierte Gene zu identifizieren. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass diese tragbaren Sensoren ein differenzierteres Verständnis und eine Behandlung psychiatrischer Erkrankungen ermöglichen könnten.
Mark Gerstein, ein Experte für Biochemie, Informatik, Statistik und Datenwissenschaft, sagte: "In der traditionellen Psychiatrie wird ein Arzt Ihre Symptome bewerten und Sie werden entweder mit einer Krankheit diagnostiziert oder nicht. Aber in dieser Studie konzentrierten wir uns darauf, die tragbaren Daten so zu verarbeiten, dass sie sowohl genutzt werden können, um Krankheiten umfassender vorherzusagen, als auch sie besser mit zugrunde liegenden genetischen Faktoren zu verbinden."
Die quantitative Erkennung von Krankheiten stellt eine Herausforderung dar; tragbare Sensoren, die kontinuierlich Daten sammeln, könnten jedoch Lösungen bieten. Die Studie stützte sich auf Daten aus der Adolescent Brain Cognitive Development Study, der größten langfristigen Bewertung der Gehirnentwicklung und der Gesundheit von Kindern in den Vereinigten Staaten. Die von Smartwatches gesammelten Daten von Jugendlichen im Alter von 9 bis 14 Jahren umfassten Herzfrequenz, Kalorienverbrauch, Intensität der körperlichen Aktivität, Schrittzahl, Schlafniveau und Schlafintensität.
Jason Liu, ein Forscher im Labor von Gerstein und Co-Hauptautor der Studie, bemerkte: "Wenn sie richtig verarbeitet werden, können Smartwatch-Daten als 'digitaler Phänotyp' verwendet werden." Der Begriff 'digitaler Phänotyp' bezieht sich auf Eigenschaften, die mit digitalen Werkzeugen wie Smartwatches gemessen und verfolgt werden können.
Liu fügte hinzu: "Ein Vorteil dabei ist, dass wir den digitalen Phänotyp fast als diagnostisches Werkzeug oder Biomarker verwenden können und auch die Lücke zwischen Krankheit und Genetik überbrücken können."
Das Forschungsteam entwickelte eine Methodik zur Beschaffung und Umwandlung der riesigen Menge an Smartwatch-Daten in Informationen, die zur Schulung eines KI-Modells verwendet werden können, was Gerstein als "ein neues Problem, das in der Forschungswelt zu lösen ist und technisch herausfordernd ist" beschrieb.
Die Studie stellte fest, dass die Herzfrequenz das wichtigste Maß zur Vorhersage von ADHS war, während die Schlafqualität und der Schlafstadium wichtiger waren, um Angstzustände zu identifizieren. Gerstein sagte: "Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass Smartwatch-Daten uns Informationen darüber liefern können, wie physische und verhaltensbezogene zeitliche Muster mit verschiedenen psychiatrischen Erkrankungen in Beziehung stehen."
Darüber hinaus könnten die Daten auch helfen, zwischen verschiedenen Subtypen der Erkrankung zu unterscheiden. Beatrice Borsari, eine Postdoktorandin in Gersteins Labor, sagte: "Zum Beispiel gibt es innerhalb von ADHS verschiedene Formen. Vielleicht können wir diese Arbeit erweitern, um zwischen Formen von Unaufmerksamkeit und Hyperaktivität zu unterscheiden, die typischerweise unterschiedlich auf pharmakologische Behandlungen reagieren."
Nachdem festgestellt wurde, dass der digitale Phänotyp zur Vorhersage psychiatrischer Erkrankungen verwendet werden kann, untersuchte das Team, ob er auch zur Identifizierung zugrunde liegender genetischer Faktoren beitragen könnte, indem es eine Reihe von multivariaten statistischen Werkzeugen verwendete, die dank des wissenschaftlichen Beitrags der Universität Barcelona entwickelt wurden.