Les Fitbits prédisent les troubles bipolaires avec précision
Imaginez si votre montre connectée pouvait prédire vos épisodes maniaques ou dépressifs avant même que vous ne les ressentiez. C'est exactement ce qu'une équipe de chercheurs de l'hôpital Brigham and Women's de Boston a réussi à faire en utilisant les données passives collectées par les Fitbits de personnes atteintes de trouble bipolaire.
Un algorithme qui prédit avec précision les variations d'humeur
Les chercheurs ont recruté 54 adultes diagnostiqués avec un trouble bipolaire de type I ou II et leur ont demandé de porter un Fitbit Inspire en continu pendant 9 mois. Cet appareil a permis de collecter des données sur leur activité, leur fréquence cardiaque et leur sommeil. En parallèle, les participants devaient auto-évaluer leurs symptômes de dépression et de manie toutes les deux semaines.
Grâce à ces données, les chercheurs ont entraîné un algorithme d'apprentissage machine capable de prédire l'apparition de symptômes cliniquement significatifs avec une précision remarquable :
- 89,1% pour les symptômes hypomaniaques ou maniaques
- 80,1% pour les symptômes dépressifs
L'algorithme a également pu déterminer quelles variables étaient les plus prédictives. Pour la dépression, il s'agissait notamment de la durée des réveils, du temps de sommeil total et de la fréquence cardiaque au repos. Concernant les épisodes maniaques, la fréquence cardiaque, l'efficacité du sommeil et les minutes d'activité intense étaient parmi les facteurs clés.
Des données passives pour respecter la vie privée
Contrairement à d'autres études utilisant des données plus sensibles comme la géolocalisation ou les caractéristiques vocales, cette recherche se base uniquement sur des métriques non-invasives collectées passivement. Cela rend la méthode plus acceptable en termes de respect de la vie privée des patients.
Nos résultats sont particulièrement remarquables car toutes les données ont été collectées passivement, aucune des métriques utilisées n'était invasive en termes de confidentialité, nous avons utilisé des appareils grand public courants et nos méthodes n'exigeaient pas des niveaux élevés de conformité au port du Fitbit.
– Les chercheurs de l'étude
Vers un traitement personnalisé du trouble bipolaire
Ces résultats ouvrent la voie à une transformation des modèles de soins pour le trouble bipolaire. À l'avenir, un algorithme personnalisé pourrait permettre aux équipes médicales de réagir rapidement face à de nouveaux épisodes ou des épisodes persistants, afin d'en limiter l'impact négatif. Un véritable espoir d'améliorer la précision des traitements.
Le trouble bipolaire est une maladie complexe et invalidante, caractérisée par des variations extrêmes de l'humeur entre des phases dépressives, maniaques et de rémission. La plupart des personnes atteintes connaissent au moins trois changements significatifs de symptômes et de polarité de l'humeur par an. Détecter et traiter rapidement ces épisodes est essentiel pour en limiter l'impact sur la vie professionnelle, relationnelle et la santé des patients.
Une étude prometteuse malgré sa taille limitée
Bien que l'étude porte sur un échantillon relativement restreint de 54 participants, ses résultats sont très encourageants. Ils démontrent le potentiel des objets connectés du quotidien, comme les montres et smartphones, pour collecter des données précieuses sur notre santé mentale.
Les chercheurs souhaitent maintenant étendre leurs travaux à une plus grande échelle et affiner leur algorithme. À terme, cette approche pourrait non seulement bénéficier aux personnes atteintes de trouble bipolaire, mais aussi à celles souffrant d'autres maladies psychiatriques comme la dépression ou les troubles anxieux.
Dans un monde où les objets connectés font partie de nos vies, il est inspirant de voir qu'ils peuvent être mis à profit pour améliorer la santé mentale. Cette étude offre un formidable exemple du potentiel de la technologie et de l'intelligence artificielle pour révolutionner la prise en charge des troubles psychiatriques. Un pas de plus vers une médecine plus prédictive et personnalisée !
