韓国の研究者らは、ウェアラブルデバイスから得られる睡眠とサーカディアンリズム（概日リズム）のデータのみを使用して、気分エピソードを予測できる機械学習ベースのモデルを構築した。

チームは、基礎科学研究所、韓国科学技術院、高麗大学医学部の研究者で構成された。

調査結果によると、予測モデルはうつ病、躁病、軽躁病のエピソードをそれぞれ80%、98%、95%の精度で予測した。

サーカディアンリズムの日々の変化が気分エピソードの重要な予測因子である可能性も示唆されており、サーカディアンリズムの遅れはうつ病エピソードにつながる可能性があり、サーカディアンリズムの早まりは躁病エピソードの可能性を高める可能性がある。

記事原文はこちら（『mobihealthnews』2024年11月26日掲載）
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