Datele din trackerele de fitness Garmin ajută cercetătorii să prezică atacurile de panică

Datele fiziologice colectate de un dispozitiv de tip fitness tracker — combinate cu chestionare și informații despre mediul înconjurător — ar putea fi folosite pentru a prezice un atac de panică, potrivit studiilor realizate de Graduate Institute of Biomedical Electronics and Bioinformatics (BEBI) din cadrul Universității Naționale din Taiwan (NTU). Trei studii de cohortă, cu o durată între 1 și 3 ani, au folosit seria Garmin vívosmart® pentru a monitoriza pacienții. Cercetătorii speră ca rezultatele să ajute medicii să ofere tratamente mai adecvate, la timp și personalizate pentru pacienții cu tulburare de panică.

Predicția atacurilor de panică

„Combinarea ceasurilor inteligente cu aplicațiile mobile a oferit rezultate promițătoare. Datele colectate de aceste dispozitive au făcut posibilă anticiparea unui atac de panică cu câteva zile înainte, oferind persoanei un avertisment pentru a putea acționa,” a declarat dr. Chan-Hen Tsai, cercetător la NTU, despre finalizarea studiilor. „Aplicațiile i-au ajutat, de asemenea, pe utilizatori să își reducă simptomele și să simtă că au un control mai bun, demonstrând că tehnologia poate fi un instrument puternic în gestionarea tulburării de panică și în prevenirea atacurilor. În termeni simpli, aceste studii arată că, având instrumentele potrivite, tehnologia poate ajuta persoanele care suferă de tulburare de panică să își gestioneze mai eficient starea de zi cu zi.”

Un atac de panică este o formă intensă de anxietate, însoțită de multiple manifestări somatice. Aceste atacuri sunt declanșate, de obicei, de stres psihologic sau de situații care provoacă agorafobie, frica de a nu putea ieși dintr-un loc. Totuși, puține studii au reușit să prevadă apariția recurentă a atacurilor de panică folosind date reale, din viața de zi cu zi.

Primul proiect de cercetare realizat de BEBI a adunat date de la 59 de participanți într-un studiu desfășurat pe parcursul unui an. Informațiile despre condițiile de mediu și starea emoțională au fost transmise echipei prin intermediul unei aplicații mobile. Garmin vívosmart 4 a colectat automat indicatori fiziologici zilnici, precum ritmul cardiac, nivelul de activitate și somnul. Potrivit dr. Tsai, trackerele de fitness Garmin au fost alese drept „instrumente promițătoare” pe care pacienții le pot purta pe tot parcursul zilei și oferă o autonomie a bateriei de până la 7 zile. Mulți participanți au oferit feedback pozitiv după ce au învățat să își monitorizeze singuri stările emoționale și fiziologice prin intermediul fitness trackerelor și al chestionarelor regulate.

Studiul a concluzionat că, prin combinarea acestor date, este posibilă anticiparea unui atac de panică cu până la 7 zile înainte ca acesta să se întâmple. Un astfel de model de predicție ar putea ajuta medicii și pacienții să monitorizeze, controleze și intervină din timp în cazul atacurilor recurente, atât în mediul spitalicesc, cât și în viața de zi cu zi1.

Studii ulterioare și rezultate promițătoare

După studiul inițial, au fost efectuate încă două cercetări, desfășurate pe parcursul a 2 și respectiv 3 ani, una dintre ele concentrându-se pe modul în care somnul și activitatea fizică influențează persoanele cu tulburare de panică. Scopul a fost acela de a prezice simptomele cu până la o săptămână înainte. Participanții au purtat dispozitive Garmin vívosmart pentru a monitoriza zilnic somnul, nivelul de activitate și pulsul. Datele colectate, combinate cu informațiile din chestionare și interviuri, au alimentat un model de învățare automată (machine learning) capabil să prezică atacurile de panică. Cercetătorii au reușit să estimeze cu o precizie de peste 92% dacă o persoană va avea un atac de panică în săptămâna următoare2. Acest lucru înseamnă că, în majoritatea cazurilor, au putut anticipa cu succes momentul în care simptomele erau susceptibile de a se agrava.

Cel mai recent studiu a analizat modul în care un program de management al cazurilor asistat de aplicații mobile (care include și modelul de predicție) poate ajuta pacienții cu tulburare de panică să își reducă simptomele și să îmbunătățească calitatea îngrijirii primite. Participanții au folosit o aplicație mobilă pentru sprijin suplimentar, pe lângă tratamentul standard, și au menținut legătura la distanță cu profesioniștii din domeniul sănătății pentru o îngrijire mai personalizată. Rezultatele au arătat că persoanele implicate în program au raportat o mai bună gestionare a simptomelor, creșterea conștientizării de sine și un sentiment mai mare de sprijin din partea celor din jur3.

Aceste trei studii sunt valoroase nu doar pentru persoanele care suferă de tulburare de panică, ci și pentru medici. Folosind modele bazate pe machine learning, cercetătorii s-au concentrat pe factorii cheie care contribuie la apariția atacurilor recurente. Au identificat valorile optime pentru durata somnului, nivelurile de activitate fizică și puls care pot preveni apariția acestora. În mod specific, au descoperit că un puls mediu între 72–87 bpm, un puls maxim între 100–145 bpm si un puls în repaus între 55–60 bpm sunt benefice. În plus, obiective zilnice de activitate, precum urcarea a mai mult de 9 etaje, somn total între 6 ore și 23 de minute și 10 ore și 50 de minute, cel puțin 50 de minute de somn profund și timp de veghe sub 53 de minute pot fi de ajutor. Prin utilizarea datelor colectate din trackere de fitness și aplicații mobile, medicii pot oferi recomandări personalizate de stil de viață, îmbunătățind rezultatele tratamentului pentru tulburarea de panică.

Pentru mai multe informații, vizitează  https://www.garmin.com/ro-RO/health/research-library/current-years/  pentru proiecte de cercetare suplimentare. Toate informațiile despre cercetare și studii clinice pot fi găsite aici.

Dispozitivele Garmin nu sunt concepute sau destinate monitorizării sau diagnosticării bolilor sau afecțiunilor medicale. Informații despre precizia de monitorizare a activităţii pot fi găsite aici.


1JMIR Medical Informatics – Panic Attack Prediction Using Wearable Devices and Machine Learning: Development and Cohort Study

2PubMed – Sleep, Physical Activity and Panic Attacks: A Two-Year Prospective Cohort Study Using Smartwatches, Deep Learning and Explainable AI Model

3PubMed – Enhancing Panic Disorder Treatment with Mobile-Aided Case Management: An Exploratory Study Based on a 3-Year Cohort Analysis