Los relojes inteligentes ayudan a la salud mental

Los dispositivos wearables (tecnología que se lleva como parte del vestuario o los accesorios normales) como los relojes inteligentes o smartwatches pueden recopilar información física y convertirse en poderosas herramientas para comprender las alteraciones de la salud mental… y sus componentes genéticos, según un nuevo estudio firmado por investigadores de la Universidad de Yale (Connecticut, Estados Unidos).

Investigadores de esta universidad han empleado este tipo de relojes para recabar información sanitaria de más de 5.000 adolescentes. Después, han entrenado a un instrumento de inteligencia artificial a predecir cuál de esos individuos podría desarrollar alguna enfermedad psiquiátrica, asociándola con sus perfiles genéticos. Sus resultados se han dado a conocer en el último número de la revista científica Cell, y sugieren que esta tecnología puede ayudar en el diagnóstico y el tratamiento de las enfermedades psiquiátricas.

En palabras de Mark Gerstein, profesor de informática biomédica de dicha
institución: «En la psiquiatría tradicional, el médico evalúa los síntomas y a
partir de ello elabora un diagnóstico, pero en este trabajo nos hemos centrado en procesar los datos obtenidos con ella de una forma que podría servir para predecir enfermedades y que estaba asociada a los factores genéticos subyacentes».

Detectar enfermedades de forma cuantitativa es difícil, pero los relojes, que recogen información constantemente, podrían ser la solución, escriben los
científicos.

En su proyecto, usaron datos del Estudio sobre el Desarrollo Cognitivo del Cerebro Adolescente, el mayor análisis a largo plazo del desarrollo cerebral y la salud mental de niños en Estados Unidos. Los datos del estudio se habían obtenido a partir de los smartwatches que llevaban jóvenes de edades comprendidas entre los 9 y los 14 años. Con ellos se medía la tasa cardiaca (ritmo de los latidos del corazón), el gasto de calorías, la intensidad de la actividad, los pasos que habían caminado, el nivel de sueño y su intensidad.

Cuando se procesan correctamente, los datos de los relojes pueden usarse
como un fenotipo digital, indica otro de los autores, Jason Liu. El fenotipo es el conjunto de características observables (altura, color de ojos…) de una persona, que depende de sus genes. Ellos llamaron ‘fenotipo digital’ a las características que recogían los relojes. Liu ha explicado que este abordaje tiene la ventaja de ser objetivo para un diagnóstico, y pone en relación la enfermedad y la genética.

El equipo desarrolló también una forma de usar la enorme cantidad de datos de los relojes, con inteligencia artificial, para analizarlos y ordenarlos. Esa herramienta fue diseñada para predecir si un individuo tenía trastorno por déficit de atención e hiperactividad (TDAH) o ansiedad a partir de los datos sobre su actividad a lo largo del tiempo, o bien basándose en la información de un momento específico.

Así, vieron que los fenotipos digitales mejoraban sensiblemente la capacidad de predicción, sobre todo si se empleaban los datos dinámicos, a lo largo del tiempo, en lugar de los que se obtenían en un momento concreto. Esto sugiere que ir añadiendo datos puede servir para caracterizar mejor las enfermedades.

La tasa cardiaca fue el dato más importante para predecir TDAH. La calidad del sueño, aunque importante para ambas condiciones, estaba más estrechamente relacionada con la ansiedad. Gerstein considera que «estos resultados indican que los datos obtenidos con estos dispositivos pueden ofrecernos nuevos modos de analizar cómo los patrones físicos y conductuales se relacionan con algunas enfermedades psiquiátricas». Es más, considera que utilizar esa información puede ayudar a diferenciar diferentes subtipos de enfermedad.

En el TDAH se han observado dos tipos de pacientes, que típicamente responden de forma diferente al tratamiento, y la información de los relojes servía para clasificarlos en grupos distintos. Ahora se plantean extender este tipo de análisis a otros problemas de salud mental y neurológicos.