Des chercheurs de l'Institut d'Informatique de l'Université Fédérale Fluminense (UFF) ont décidé d'examiner si les données de mouvement collectées par des montres connectées au cours de la vie quotidienne pouvaient servir à identifier différents niveaux d'anxiété. L'étude a impliqué le développement de techniques d'intelligence artificielle capables d'estimer ces niveaux à partir des mouvements corporels enregistrés.
L'anxiété est caractérisée par des symptômes tels que l'inquiétude excessive, l'agitation, des altérations de l'attention et du sommeil. Lorsque ces symptômes deviennent persistants et intenses, ils peuvent être liés à des troubles anxieux, qui figurent parmi les problèmes de santé mentale les plus courants dans le monde.
Selon les estimations de l'Organisation Mondiale de la Santé (OMS) publiées en 2017, le Brésil affichait l'une des plus fortes prévalences de troubles anxieux au monde, touchant environ 9,3 % de la population.
La recherche vise à mieux comprendre comment les schémas de mouvement corporel peuvent être associés aux niveaux d'anxiété, offrant de nouvelles possibilités pour la surveillance et l'identification précoce de ces problèmes de santé mentale.
