Garmin-aktiivisuusrannekkeiden data auttaa tutkijoita ennustamaan paniikkikohtauksia
Fysiologinen data, jota kerätään älykkäillä aktiivisuusrannekkeilla, voi yhdessä kyselyiden ja ympäristötekijöiden kanssa auttaa ennustamaan paniikkikohtauksen, kertoo Taiwanin kansallisen yliopiston (NTU) biolääketieteellisen elektroniikan ja bioinformatiikan instituutin (BEBI) tutkimus.
Kolmessa pitkäaikaistutkimuksessa, joiden kesto vaihteli yhdestä kolmeen vuoteen, potilaita seurattiin Garmin vívosmart® -sarjan laitteilla. Tutkimuksen tavoitteena on auttaa lääkäreitä tarjoamaan tarkempaa, oikea-aikaisempaa ja yksilöllisempää hoitoa paniikkihäiriöpotilaille.
Paniikkikohtausten ennustaminen
”Älykellojen ja sovellusten yhdistelmä tuotti lupaavia tuloksia. Näiden laitteiden keräämä data mahdollisti paniikkikohtauksen ennustamisen jopa päiviä etukäteen, antaen ihmisille mahdollisuuden varautua”, kertoo NTU:n tutkija tohtori Chan-Hen Tsai.
”Sovellukset auttoivat myös käyttäjiä vähentämään oireitaan ja hallitsemaan paremmin arkeaan. Tulokset osoittavat, että teknologia voi olla tehokas työkalu paniikkihäiriön hallinnassa ja kohtausten ennaltaehkäisyssä”, hän lisää.
Paniikkikohtaus on voimakas ahdistuksen muoto, johon liittyy useita fyysisiä oireita. Kohtauksen voi laukaista psykologinen stressi tai tilanteet, joissa henkilö kokee olevansa loukussa. Vain harvat tutkimukset ovat aiemmin pyrkineet ennustamaan toistuvia paniikkikohtauksia todellisissa elämäntilanteissa.
Tutkimuksen tulokset
Ensimmäisessä BEBI:n tutkimuksessa kerättiin vuoden ajan dataa 59 osallistujalta. Ympäristöolosuhteita ja tunneperäisiä tiloja seurattiin mobiilisovelluksen avulla, kun taas Garmin vívosmart 4 -ranneke mittasi automaattisesti päivittäisiä fysiologisia arvoja, kuten sykettä, aktiivisuutta ja unta.
Garminin laitteet valittiin tutkimukseen niiden pitkän, jopa 7 päivän akunkeston ja käyttömukavuuden vuoksi. Monet osallistujat kertoivat, että laitteiden avulla he oppivat myös seuraamaan omia tunteitaan ja kehon reaktioitaan paremmin.
Tutkimus osoitti, että yhdistämällä eri lähteistä saatua dataa voidaan ennustaa paniikkikohtauksia jopa 7 päivää ennen niiden ilmenemistä. Tämä malli voi auttaa sekä lääkäreitä että potilaita havaitsemaan varoitusmerkkejä ajoissa ja toteuttamaan ehkäiseviä toimenpiteitä sekä sairaalassa että arjessa.¹
Jatkotutkimuksia ja lupaavia tuloksia
Ensimmäisen tutkimuksen jälkeen toteutettiin kaksi lisätutkimusta (2 ja 3 vuoden pituisia), joista toinen keskittyi unen ja fyysisen aktiivisuuden vaikutukseen paniikkihäiriöpotilailla. Osallistujat käyttivät Garmin vívosmart -laitteita unen, aktiivisuuden ja sykkeen seurantaan. Tämä data yhdistettiin kyselyihin ja haastatteluihin, ja sen pohjalta kehitettiin koneoppimismalli paniikkikohtausten ennustamiseen. Malli pystyi ennustamaan paniikkikohtauksen yli 92 %:n tarkkuudella viikon sisällä.²
Uusimmassa tutkimuksessa selvitettiin, miten mobiiliavusteinen hoidonhallintaohjelma (joka sisälsi ennustemallin) voisi auttaa potilaita vähentämään oireitaan ja parantamaan hoidon laatua. Osallistujat käyttivät sovellusta säännöllisen hoidon tukena ja olivat etäyhteydessä terveydenhuollon ammattilaisiin. Tulokset osoittivat, että he tunsivat olonsa hallitummaksi, itsevarmemmaksi ja paremmin tuetuksi.³
Dataa parempaan hoitoon ja elämänlaatuun
Nämä tutkimukset ovat merkittäviä paitsi potilaille myös kliiniselle tutkimukselle. Koneoppimisen avulla tunnistettiin keskeiset tekijät, jotka vaikuttavat paniikkikohtausten toistumiseen. Tutkijat määrittelivät ihanteelliset raja-arvot esimerkiksi unelle, liikunnalle ja sykkeelle estääkseen kohtauksia:
- Keskisyke: 72–87 bpm
- Maksimisyketaso: 100–145 bpm
- Leposyke: 55–60 bpm
- Päivittäinen aktiivisuus: vähintään 9 kerroksen nousu
- Kokonaisuni: 6 h 23 min – 10 h 50 min
- Syvä uni: vähintään 50 minuuttia
- Hereilläoloaika: alle 53 minuuttia
Näiden tietojen avulla terveydenhuollon ammattilaiset voivat hyödyntää älykelloista ja sovelluksista saatua dataa hoidon yksilöllistämiseen ja parempien tulosten saavuttamiseen paniikkihäiriön hoidossa.
Lisätietoja tutkimuksista pääset lukemaan täältä.
Garminin laitteet eivät ole lääketieteellisiä laitteita, eikä niitä ole suunniteltu sairauksien diagnosointiin tai hoitamiseen. Lue lisää mittareiden tarkkuudesta täältä.
Lähteet:
- JMIR Medical Informatics – Panic Attack Prediction Using Wearable Devices and Machine Learning
- Sleep, Physical Activity and Panic Attacks: A Two-Year Prospective Cohort Study Using Smartwatches and AI – PubMed
- Enhancing Panic Disorder Treatment with Mobile-Aided Case Management: A 3-Year Cohort Study – PubMed
