シンガポールの南洋理工大学（NTU）は1月24日、うつ病のリスクが高い人を検出するYcogniモデルと名付けられたコンピュータプログラムを開発したことを発表した。

Ycogniモデルは、個人の身体活動、睡眠パターン、歩数、心拍数、エネルギー消費、睡眠データを測定するウェアラブル・デバイスから得られる概日リズムを、機械学習により分析する。研究グループは、シンガポールの290人の社会人を対象とした研究を実施した。試験参加者はFitbit Charge 2デバイスを14日間連続で装着し、研究の開始時と終了時に抑うつ症状スクリーニングのための健康調査を実施した。うつ病患者と健常者のデータを用いた実験では、うつ病のリスクが高い人とそうでない人を80％の精度で検出することができた。

昨今では、パンデミックに関連して、うつ病などの精神衛生上の問題が増加する可能性があると指摘されている。

サイエンスポータルアジアパシフィック編集部