Garmin 健身追蹤器的數據可協助研究人員預測恐慌發作
根據國立臺灣大學生醫電子與資訊學研究所（BEBI）的研究結果，健身追蹤器收集的生理資料結合問卷與環境資料後，可用於預測恐慌發作。三項為期 1 至 3 年的隊列研究使用了 Garmin vívosmart® 系列來監測患者。研究人員希望這項成果能幫助臨床醫師為恐慌症患者提供更合適、及時且個人化的治療。
恐慌發作預測
「智慧手錶與應用程式的結合展現出有希望的結果。這些裝置的資料使我們能夠提前幾天預測恐慌發作，讓人們有機會提前採取行動，」國立臺灣大學研究員蔡展亨博士表示。「這些應用程式也幫助使用者減輕症狀並提升自我掌控感，顯示科技能成為管理恐慌症與預防發作的有力工具。簡而言之，這些研究表明，只要擁有合適的工具，科技就能幫助恐慌症患者預測恐慌發作，並在日常生活中更有效地管理病情。」
恐慌發作是一種強烈的焦慮形式，伴隨多種身體症狀。一般認為恐慌發作是由心理壓力或引發廣場恐懼症（害怕無法逃脫的情境）的特定情境所誘發。然而，利用真實生活數據來預測反覆性恐慌發作的研究仍然相當有限。
BEBI 的第一項研究從 59 名參與者身上收集為期一年的數據。環境條件與情緒狀態的資訊透過手機應用程式回傳給研究團隊。Garmin vívosmart 4 自動收集每日的生理指標，包括心率、活動量與睡眠。蔡博士表示，Garmin 健身追蹤器被選為「有潛力的工具」，因為患者可全天佩戴且電池續航力長達 7 天。許多參與者在學會透過健身追蹤器與問卷自我監測情緒與生理狀態後，給予了正面回饋。
研究結論指出，結合這些資料後，能夠在恐慌發作前 7 天預測事件的發生。此預測模型可幫助臨床醫師與患者在醫療環境與日常生活中監控、控制並進行早期介入，以減少反覆性恐慌發作。
進一步研究與有希望的成果
自初步研究後，又進行了兩項為期 2 年與 3 年的研究，其中一項著重於睡眠與身體活動對恐慌症患者的影響，目標是能提前一週預測症狀。參與者佩戴 Garmin vívosmart 裝置以追蹤每日睡眠、活動量與心率。這些數據與問卷、訪談資料結合後，用於訓練機器學習模型以預測恐慌發作。研究人員能以超過 92% 的準確率預測接下來一週內的恐慌發作，意味著大多數情況下他們能成功預測症狀惡化的時間。
最近的研究則探討了結合預測模型的「行動輔助個案管理計劃」如何幫助恐慌症患者減輕症狀並提升照護品質。參與者除了接受常規治療外，還透過行動應用程式獲得額外支持，並與醫療專業人員遠距聯繫以獲得更個人化的治療。結果顯示，參與行動輔助個案管理的患者在症狀控制、自我覺察及被支持感方面皆有顯著提升。
這三項研究不僅對恐慌症患者有幫助，對臨床醫師亦然。透過機器學習模型，研究人員聚焦於導致恐慌發作重現的關鍵因素，並找出了有助預防發作的理想範圍：平均心率 72–87 bpm、最高心率 100–145 bpm、靜息心率 55–60 bpm。此外，每日活動目標如爬樓層超過 9 層、總睡眠時間介於 6 小時 23 分至 10 小時 50 分、深層睡眠至少 50 分鐘、清醒時間少於 53 分鐘，皆有助於改善情況。透過健身追蹤器與智慧型手機應用程式收集的資料，臨床醫師能提供個人化的生活方式建議，以提升恐慌症的治療效果。
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Garmin 裝置並非用於監測或診斷疾病及醫療狀況。測量數據準確度說明請參考此處
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