Sensores IoT em casa revelam ligações entre rotinas diárias e saúde mental

Uma equipe de pesquisa liderada pelo professor Uichin Lee, da Escola de Computação, demonstrou a possibilidade de rastrear com precisão o estado de saúde mental de um indivíduo usando dados de sensores domésticos da Internet das Coisas (IoT). O estudo está publicado no Procedimentos da ACM sobre tecnologias interativas, móveis, vestíveis e onipresentes.

O número de famílias unipessoais na Coreia do Sul ultrapassou 8 milhões, representando 36% do total, marcando um recorde histórico. Uma pesquisa do Governo Metropolitano de Seul descobriu que 62% das famílias unipessoais vivenciam a solidão, aprofundando sentimentos de isolamento e problemas de saúde mental.

Os investigadores do KAIST foram além das limitações dos smartphones e wearables, utilizando dados de IoT domésticos para revelar que uma perturbação no ritmo diário é um indicador chave do agravamento da saúde mental. Espera-se que esta pesquisa estabeleça as bases para o desenvolvimento de sistemas personalizados de gestão de cuidados de saúde mental.

O automonitoramento consistente é importante para o gerenciamento da saúde mental, mas os métodos de rastreamento existentes baseados em smartphones ou dispositivos vestíveis têm a limitação da perda de dados quando o usuário não está usando ou carregando o dispositivo dentro de casa.

A equipe de pesquisa, portanto, concentrou-se em dados ambientais domésticos. Um estudo piloto de quatro semanas foi realizado em 20 jovens famílias unipessoais, instalando eletrodomésticos, colchões de dormir, sensores de movimento e outros dispositivos para coletar dados de IoT, que foram então analisados ​​juntamente com dados de smartphones e wearables.

Os resultados confirmaram que a utilização de dados IoT juntamente com os métodos existentes permite uma captura significativamente mais precisa das mudanças na saúde mental. Por exemplo, a redução do tempo de sono estava intimamente ligada ao aumento dos níveis de depressão, ansiedade e stress, e o aumento da temperatura interior também mostrou uma correlação com ansiedade e depressão.

Os padrões comportamentais dos participantes variaram, incluindo um “tipo de compulsão alimentar” com aumento do uso da geladeira durante o estresse e um “tipo letárgico” com uma diminuição acentuada da atividade. Contudo, surgiu claramente uma tendência comum: a saúde mental deteriorou-se à medida que as rotinas diárias se tornaram mais irregulares.

A variabilidade nos padrões diários foi confirmada como um fator mais importante do que a frequência de comportamentos específicos, sugerindo que uma rotina regular é essencial para a manutenção da saúde mental.

Quando os participantes da investigação visualizaram os dados da sua vida através de software de visualização, geralmente perceberam os dados como sendo genuinamente úteis na compreensão da sua saúde mental, em vez de expressarem preocupação com a invasão de privacidade. Isso melhorou significativamente a aceitação da pesquisa e a satisfação com a participação.

O professor Uichin Lee afirmou: “Esta pesquisa demonstra que os dados de IoT domésticos podem servir como uma pista importante para a compreensão da saúde mental no contexto da vida diária de um indivíduo. Planejamos desenvolver isso em um sistema remoto de cuidados de saúde que possa prever padrões de estilo de vida individuais e fornecer treinamento personalizado usando IA.”