Aqui está o texto reformulado:

Pesquisadores da Universidade de Michigan e do Instituto Avançado de Ciência e Tecnologia da Coreia (KAIST) desenvolveram um algoritmo inovador para prever sintomas de depressão com base em dados coletados por smartwatches.

O estudo, publicado no periódico NPJ, parte do escopo da prestigiada revista científica Nature, revela que a frequência cardíaca e os estágios do sono são duas informações coletadas pelo dispositivo usadas como parâmetros para prever sintomas atrelados à depressão, como distúrbios do sono, alterações de apetite e diminuição da concentração.

A coleta de dados não invasiva em grandes populações é essencial para compreender melhor o impacto do ciclo circadiano na depressão. Para isso, a equipe de pesquisa se baseou em referências de aproximadamente 800 trabalhadores, de diferentes turnos, com o equivalente a mais de 50.000 dias de dados, coletados por dispositivos vestíveis.

Coleta de dados

Com esses registros, foi possível demonstrar que o biomarcador interrupção do ritmo circadiano pode prever o humor das pessoas no dia seguinte, bem como alguns dos sintomas que caracterizam a doença.

Essa tecnologia pode ser uma ferramenta valiosa para detectar depressão em estágios iniciais e fornecer apoio precoce às pessoas que precisam.

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