PlusMinus

Onderzoekers hebben getest of stemmingswisselingen bij mensen met een bipolaire stoornis zijn te voorspellen door gegevens die verzameld worden via draagbare Fitbit-apparaten te analyseren. Een Fitbit-apparaat (gedragen als een horloge) verzamelt gegevens over jouw slaappatroon, hartslag en dagelijkse activiteiten. Mogelijk kan een Fitbit-apparaat ingezet worden tijdens de behandeling van een bipolaire stoornis doordat het voorspelt wanneer er een stemmingswisseling zit aan te komen. De behandelaar kan hierdoor preventief handelen voordat iemand zijn situatie verslechterd.

In totaal deden er 54 mensen met een bipolaire stoornis 1 (het merendeel) of 2 mee aan het onderzoek. Zij hebben voor 24 weken gegevens laten registreren. Dit gebeurde via reguliere consumentenapparaten in een betaalbare prijsklasse. Er werden metingen gedaan naar de hoeveelheid stappen die per dag werden gezet, de hartslag (het gemiddelde per dag en die in ruststand), de tijd dat iemand inactief was, de duur van zowel de REM-slaap als de diepe slaap, het aantal keren ontwaken tijdens het slapen en de tijdstippen van in slaap vallen en ontwaken.

Er is één algoritme gevonden die nauwkeurige, voorspellingen genereerde. Met een machine-learning algoritme (genaamd BiMM forest) kon er voor 80,1 procent nauwkeurig voorspeld worden wanneer er een depressie zich ontwikkelde en voor 89,1 procent wanneer (hypo)manische symptomen dreigden te ontstaan.

Er waren een aantal variabelen die het belangrijkst bleken te zijn voor de nauwkeurige voorspellingen. De gemiddelde dagelijkse hartslag bleek een belangrijke factor te zijn om (hypo)manische symptomen te voorspellen. Daarnaast speelden metingen van de REM-slaap een grote rol bij de voorspelling van (hypo)manische symptomen. Depressie kon daarentegen vooral voorspeld worden naar aanleiding van gegevens over de hartslag in ruststand. Gegevens van de diepe slaap waren daarnaast ook belangrijk bij de voorspelling van depressie .

Er zal meer onderzoek moeten komen om nauwkeurigere metingen te doen door bijvoorbeeld de groep deelnemers met een bipolaire stoornis type 1 en 2 in gelijke aantallen te verdelen. Ook moet er vervolgonderzoek komen hoe de resultaten vervolgens precies kunnen bijdragen aan de behandeling.

Bron: Burdick, E.K., Lipschitz, M.J. (2025, 12 juni). Fitbit Data Streams Enabled Accurate Prediction of Mood Shifts in Patients with Bipolar Disorder. Brain & Behavior Research Foundation. Geraadpleegd op 15-06-2025.