На пресконференції 18 грудня дослідницька група повідомила про результати дослідження даних електроенцефалограми (ЕЕГ) 92 студентів (з них 42 з інтернет-залежністю та 50 у контрольній групі), які було опубліковано в провідному міжнародному журналі у галузі психіатрії «Psychological Medicine».

Інтернет-залежність дослідники визначають як надмірне й неконтрольоване використання інтернету та комп’ютера, найчастіше у формі залежності від онлайн-ігор, порнографічних ресурсів та соціальних мереж. Найбільше це явище поширене серед молоді 18–39 років і може призвести до підвищеного ризику депресії, тривожних розладів, проблем з навчанням і соціальними контактами, а також недосипання та ожиріння.

Дослідники зафіксували ЕЕГ у стані спокою та розрахували функціональні зв’язки між різними ділянками мозку. Ці показники використали як ознаки для класифікації за допомогою кількох моделей машинного навчання, які досягли точності близько 86%, що істотно вище, ніж традиційні шкали самооцінки.

Дослідження є результатом роботи команди Хуан Сюйвень, наукової співробітниці Національного дослідницького центру геріатричної медицини, охорони здоров'я та добробуту Національного інституту досліджень здоров’я (NHRI), у співпраці з Національним університетом Цінхуа, Національним університетом Янмін Цзяотун, Гонконзьким університетом та низкою інших інституцій.

За словами Хуан Сюйвень, зміни мозкових хвиль відбуваються раніше, ніж стають очевидними симптоми інтернет-залежності. Тому поєднання ЕЕГ-діагностики та машинного навчання може стати основою для скринінгових інструментів у школах і медичних закладах, щоб виявляти ризик інтернет-залежності на ранній стадії й забезпечувати більш точні втручання. 

Як потенційні нейробіомаркери, показники синхронності мозкових хвиль також можуть бути корисними для оцінки психічного здоров’я людей літнього віку, зокрема самотності, депресії та зниження когнітивних функцій, наголошують у Національному інституті досліджень здоров’я.