Персонализированное вмешательство с использованием машинного обучения для оптимизации поведенческих факторов образа жизни при депрессии: пилотное исследование

Почему ваши повседневные привычки важны для настроения

Многим людям с депрессией советуют больше двигаться, лучше спать, правильно питаться или активнее общаться, но трудно понять, какие изменения действительно помогут больше всего. В этом исследовании опробовали новый способ использования данных со смартфонов, умных часов и методов искусственного интеллекта, чтобы выяснить, какая привычка образа жизни у каждого человека наиболее тесно связана с его настроением, а затем построили простой персонализированный план вокруг этой единственной цели.

Новый тип персонализированной помощи

Исследователи провели пилотное клиническое исследование под названием Personalized Mood Augmentation, или PerMA, с участием 50 взрослых с легкой и умеренной депрессией. Вместо того чтобы давать всем одинаковые рекомендации, сначала они собрали две-четыре недели данных из реальной жизни с помощью коротких опросов по телефону и данных умных часов. Эти инструменты отслеживали настроение в течение дня вместе со сном, физической активностью, привычками в питании и уровнем социальной связи, создавая детальную картину того, как повседневная жизнь и чувства каждого человека изменялись во времени.

Даем данным указать ключевую привычку

Используя эти персональные потоки данных, команда построила индивидуальную модель машинного обучения для каждого участника. Задача модели — найти, какие показатели образа жизни лучше всего прогнозируют изменения настроения данного человека. Чтобы сделать результаты понятными, исследователи применили метод, ранжирующий наиболее важные факторы образа жизни для каждого индивида. Исходя из этого ранжирования, обученные медицинские наставники выбирали одну основную область для шестинедельного плана: сон, физическую активность, питание или социальную связь. План, названный индивидуализированным планом улучшения настроения (iMAP), переводил паттерны данных в практические шаги, которые участник мог попробовать в повседневной жизни.

Поддержка коуча и изменения в реальной жизни

В течение шестинедельной интервенции участники раз в неделю виртуально встречались с медицинским наставником приблизительно на 20 минут. Наставники были медицинскими стажерами, обученными объяснять данные простым языком и помогать в изменении поведения, используя проверенные стратегии образа жизни, такие как установка регулярного времени отхода ко сну, планирование прогулок, улучшение выбора пищи или организация социальных мероприятий. Участники также продолжали ежедневно выполнять короткую проверку настроения и привычек, чтобы исследователи могли отслеживать, как настроение и выбранная привычка менялись в ходе коучинга.

Что улучшилось при индивидуальном подборе привычек

Полную программу завершили сорок участников. В среднем их баллы по шкале депрессии снизились на величину, считающуюся значительным улучшением, и более половины после шести недель больше не соответствовали критериям депрессии. Симптомы тревоги уменьшились, показатели качества жизни повысились, и люди отмечали большую осознанность в повседневной жизни. Компьютерные тесты показали улучшение внимания и рабочей памяти — навыков, которые часто притупляются при депрессии. Важно, что данные повседневного мониторинга подтвердили: наибольшее улучшение происходило в той единственной области образа жизни, которая была выбрана для каждого человека, и эти целевые изменения были тесно связаны с улучшением настроения, тогда как непреднамеренные привычки изменялись не так существенно.

Взгляд в будущее более широкого применения

Это раннее исследование указывает на то, что использование персональных данных и простых инструментов искусственного интеллекта для подбора изменения образа жизни, наиболее важного для конкретного человека, может существенно снизить симптомы депрессии и улучшить мышление и качество жизни. Поскольку подход опирается на широко доступные устройства и краткий коучинг, он потенциально может сделать эффективную, низкорисковую помощь более доступной в масштабах. Все еще необходимы более крупные контролируемые испытания, но результаты указывают на будущее, в котором помощь при депрессии может быть настроена под ритмы и привычки каждого человека.

Цитирование: Nan, J., Purpura, S., Jaiswal, S. et al. Personalized machine learning guided intervention for optimizing lifestyle behaviors in depression: a pilot study. NPP—Digit Psychiatry Neurosci 4, 10 (2026). https://doi.org/10.1038/s44277-026-00062-3

Ключевые слова: персонализированное лечение депрессии, вмешательство в образ жизни, машинное обучение, цифровое психическое здоровье, отслеживание настроения с помощью умных часов