Esetünkben ez a hatalom a megelőzésre és az egészségünk megőrzésére utal. Úgy vélem, hogy ha rendelkezésünkre állnak gondosan összegyűjtött orvosi adatok, akkor csak a képzeletünkön múlhat, hogy abból jól értékelhető és használható eredményeket is kapjunk.

A neves Nature magazinban megjelent egy tanulmány, amely a fenti elméletemet igazolja, mégpedig azt, hogy az egészségügyi informatikai eszközök segítségével összegyűjtött adatok a személyre szabott, pontos gyógyszerek és kezelések kiindulópontjai.

A tanulmány során 1002 egészséges személyt vizsgáltak meg, ahol az egészséges azt jelentette, hogy az adott személy munkaképes, és amelynek során a kutatók stresszel kapcsolatos digitális fenotípusokat kerestek, amelyeknek a fiziológiai jelek megbízható indikátorai. Ebben a tanulmányban középkorú, irodai dolgozókat vizsgáltak, akik mind technológiai, pénzügyi vagy állami vállalatoknál alkalmazottak. A kutatók két évig, két egymást követő napon keresztül rögzítették az adatokat.

Az alanyok két hordozható eszközt kaptak a kutatóktól: egy mellkasra helyezhető tapaszt az elektrokardiogram és a pulzusgyorsulás mérésére, és egy csuklópántot a bőr vezetőképességének megfigyelésére, a bőr hőmérsékletének és a pulzus változásának mérésére. A tanulmányban az okostelefon által érzékelt adatokat is összegyűjtötték: helyzetet, mozgást, SMS-t, hívást, postafiók lehallgatást, telefonhasználatot, hang-, és környezeti érzékelőket. Egy korábbi, kisebb vizsgálat azt sugallta, hogy a stresszre adott fiziológiai válaszok egyénileg eltérőek.

Az adat vezérelt megközelítés alapján a vizsgálat olyan digitális fenotípusokat azonosított, amelyekre jellemzőek a rossz egészségügyi állapot jelzők és a magas depresszió, valamint a szorongás, továbbá a stressz pontszámok, amelyek a stresszre adott tompa fiziológiai válaszokhoz kapcsolódnak.

A vizsgálat eredményei alapul szolgálnak egy nagyszabású, ambuláns populációfigyeléshez, amelynek célja, hogy felfedezzék a stresszre adott fiziológiai válaszokat, továbbá ezek az eredmények fontosak a stressz-modellezési stratégiákkal kapcsolatban, jelezve, hogy a stressz-felismerési modelleket a fenotípusokhoz kell igazítani a több érzékelő adatforrás bevonásával, mivel a stresszre a különböző fiziológiai válaszokat adó személyek nem azonos egészségügyi állapotban vannak.

Ez a tanulmány azt mutatja, hogy a nagyszabású, adat-vezérelt analitika használható a digitális fenotípusok kinyerésére és új nézőpontok létrehozására a stressz- és a betegségek felismerésében. A folyamatos stressz-felismerés alapján lehetővé válik, hogy személyre szabottan, időben beavatkozhassunk és megelőzzük a problémát – és a NETIS is ezen dolgozik.

Szerző: Varga László