Исследователи из Медицинской школы Калифорнийского университета в Сан-Диего (UC San Diego School of Medicine) разработали персонализированную программу поддержки при лёгкой и умеренной депрессии. Она объединяет данные со смарт-часов, короткие ежедневные опросы о самочувствии и машинное обучение — метод компьютерного анализа, который ищет индивидуальные закономерности в больших наборах данных. Работа опубликована в журнале NPP—Digital Psychiatry and Neuroscience.
Идея исследования проста: советы вроде «больше спите», «чаще двигайтесь» и «питайтесь лучше» могут быть полезны, но депрессия у разных людей поддерживается разными факторами. У одного человека ухудшение настроения сильнее связано с бессонницей, у другого — с недостатком общения, у третьего — с низкой физической активностью или питанием.
Как работала программа
В пилотном исследовании участвовали 50 взрослых с лёгкой или умеренной депрессией. В течение двух недель они носили смарт-часы, которые отслеживали частоту сердечных сокращений и физическую активность. Кроме того, участники до четырёх раз в день отмечали настроение и отвечали на короткие вопросы о сне, питании, активности и общении с друзьями или семьёй.
На основе этих данных исследователи создавали отдельную модель для каждого участника. Алгоритм определял, какие повседневные факторы лучше всего предсказывают ухудшение настроения именно у этого человека.
Затем участник вместе с медицинским коучем составлял индивидуальный план улучшения настроения — individualized Mood Augmentation Plan (iMAP). В него включали уже известные поведенческие подходы: например, когнитивно-поведенческую терапию бессонницы, увеличение подходящей физической активности, укрепление социальных контактов или изменения в питании, связанные с поддержкой настроения.
Почему персонализация может быть важна
По словам Джоти Мишры (Jyoti Mishra), научного сотрудника кафедры психиатрии и со-руководителя лабораторий нейроинженерии и трансляционных исследований Калифорнийского университета в Сан-Диего, цель состояла в том, чтобы найти главные факторы, поддерживающие депрессивное состояние у конкретного человека.
Такой подход отличается от универсальных рекомендаций. Когда человек находится в депрессии, ему трудно менять сразу всё: сон, питание, движение, общение и режим дня. Персональная подсказка может сузить задачу: начать с одного-двух факторов, которые действительно связаны с ухудшением настроения у данного пациента.
Какие результаты получили
После шести недель коротких видеовстреч с коучем участники сообщили о выраженном снижении симптомов депрессии. У 55% участников депрессия больше не определялась по опроснику Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9). Это стандартизированный инструмент, который врачи и исследователи используют для оценки выраженности депрессивных симптомов.
Симптомы тревоги, измеренные по шкале Generalized Anxiety Disorder-7 (GAD-7), снизились на 36%. Этот опросник помогает оценить выраженность генерализованной тревоги — состояния, при котором человек часто испытывает чрезмерное и трудно контролируемое беспокойство.
Участники также сообщили об улучшении качества жизни и лучше выполняли краткие тесты на память и внимание. По данным авторов, эффект сохранялся в течение трёх месяцев наблюдения после завершения программы.
Что это значит для пациентов
Исследование не показывает, что смарт-часы или алгоритм могут заменить врача, психотерапию или лекарства. Это пилотная работа с небольшим числом участников, поэтому нужны более крупные контролируемые исследования.
Но результаты важны, потому что они показывают возможный путь для удалённой, более точной поддержки людей с лёгкой и умеренной депрессией. В будущем такие программы могут помочь врачу и пациенту быстрее понять, какие изменения образа жизни стоит пробовать в первую очередь.
Для пациента это особенно ценно потому, что депрессия часто снижает силы и мотивацию. Когда ресурсов мало, персональный план может быть реалистичнее, чем длинный список общих рекомендаций.
Ограничения исследования
Главное ограничение — небольшой размер выборки: в исследовании участвовали 50 человек. Кроме того, авторы подчёркивают необходимость более крупного контролируемого испытания, где персонализированный подход можно будет сравнить с обычной помощью или другими вмешательствами.
Важно и то, что речь идёт о лёгкой и умеренной депрессии. При тяжёлой депрессии, суицидальных мыслях, выраженной потере работоспособности или психотических симптомах нужна срочная очная помощь специалиста.
Тем не менее работа поддерживает направление, которое всё активнее развивается в психиатрии: использовать данные повседневной жизни не для «слежки», а для более точного подбора помощи. О похожем движении к персонализированной психиатрии МКБ-11 ранее рассказывал в материале «Учеными выделены шесть типов депрессии».
Литература
Nan J. et al. Personalized machine learning guided intervention for optimizing lifestyle behaviors in depression: a pilot study // NPP—Digital Psychiatry and Neuroscience. 2026. DOI: 10.1038/s44277-026-00062-3.