Los datos de los teléfonos inteligentes revelan patrones de psicopatología | Carla Cantor, Medscape La información sobre la movilidad, el uso del teléfono, los patrones de sueño y vigilia y otros datos pasivos recopilados por los teléfonos inteligentes se asocia con marcadores conductuales vinculados con múltiples formas de psicopatología, incluida la carga general de salud mental, mostró una nueva investigación. En un gran estudio observacional de adultos comunitarios, los investigadores encontraron que los sensores de los teléfonos inteligentes que miden las actividades diarias capturaron distintas firmas de comportamiento que pueden ayudar a identificar cuándo los síntomas de salud mental están empeorando. Los hallazgos se suman a un creciente cuerpo de trabajo sobre fenotipado digital, que analiza datos pasivos recopilados por teléfonos inteligentes y dispositivos portátiles para identificar patrones de comportamiento en tiempo real. Aunque no está listo para la clínica, los investigadores dijeron que el nuevo análisis sugiere una serie de aplicaciones potenciales para la detección de teléfonos inteligentes, que podrían usarse junto con medidas calificadas por el médico y autoinformadas, ofreciendo una visión momento a momento de la experiencia vivida por los pacientes y una oportunidad para una intervención oportuna. "Este estudio nos ayuda a comprender la amplitud de la psicopatología que los sensores de los teléfonos inteligentes pueden detectar y qué tan específicos son esos marcadores para diferentes formas de enfermedad mental", dijo a Medscape Medical News la autora principal Whitney R. Ringwald, PhD, profesora asistente y titular de la Cátedra Starke Hathaway en Psicología Clínica en la Universidad de Minnesota, Minneapolis. "Ofrece una forma de evaluar el funcionamiento psicológico en la vida diaria y monitorizar los síntomas de salud mental de forma más continua, sobre todo fuera del entorno clínico", añadió. El estudio se publicó en línea el 3 de julio en la revista JAMA Network Open. Vincular datos a síntomas Hasta ahora, los estudios conductuales que utilizaban datos de teléfonos inteligentes eran típicamente pequeños y se centraban en un solo trastorno como la depresión o la esquizofrenia. Pero ese método podría pasar por alto cómo los síntomas interactúan y se superponen a través de los límites de diagnóstico, dijeron los investigadores. Para capturar una imagen más completa, Ringwald y sus colegas utilizaron la taxonomía jerárquica de la psicopatología, un marco que organiza los síntomas de salud mental en dominios transdiagnósticos. Estos incluyen internalización, desapego, somatomorfo, antagonismo, desinhibición y trastorno del pensamiento. "Una de las principales contribuciones del estudio es que las investigaciones anteriores han observado solo unos pocos trastornos del DSM [manual diagnóstico y estadístico de los trastornos mentales]", dijo Ringwald. "Adoptamos una visión más amplia al medir las dimensiones de los síntomas que abarcan la mayoría de las formas de psicopatología y usamos una muestra mucho más grande". El estudio transversal incluyó a 557 adultos (83% mujeres; edad media, 30,7 años; 81% personas blancas). Los participantes completaron una encuesta de salud mental de referencia, que los investigadores usaron para calcular una medida general de la carga general de síntomas psiquiátricos, llamada factor p. Luego se sometieron a 15 días de monitoreo basado en teléfonos inteligentes. Sus dispositivos personales recopilaron datos a través del sistema de posicionamiento global (GPS), acelerómetro, uso de pantalla, registros de llamadas y métricas de batería. Los investigadores extrajeron 27 marcadores de comportamiento de los datos, como el tiempo que pasaban en casa (a partir de datos de GPS) y la duración del sueño (a partir de datos del acelerómetro). Luego mapearon estos marcadores a los puntajes de los participantes en todos los dominios de psicopatología, midiendo la fuerza de la asociación por el coeficiente de correlación múltiple (R) entre cada uno de los seis dominios y los 27 marcadores. Identificación de patrones Los síntomas de desprendimiento (R, 0,42; IC 95%, 0,29-0,54) y somatomorfos (R, 0,41; IC 95%, 0,30-0,53) mostraron las asociaciones más fuertes. El alto desapego se relacionó con marcadores conductuales como la reducción de la caminata, más tiempo en casa y menos lugares visitados. Los síntomas somatomorfos, que a menudo se pasan por alto en los estudios de detección móvil, se relacionaron de manera similar con una baja actividad física. Otras asociaciones incluyeron una carga baja de la batería en individuos con alta desinhibición, que los investigadores sugieren que puede reflejar déficits de planificación, y menos llamadas telefónicas más cortas entre aquellos con antagonismo elevado. Los síntomas internalizantes tenían vínculos más sutiles, incluidas interacciones de detección más breves y frecuentes. Los investigadores también correlacionaron los patrones de comportamiento con el factor p inicial de los participantes. Aquellos con puntuaciones iniciales más altas del factor p tenían más probabilidades de tener datos de sensores que revelaran movilidad reducida (β estandarizado, -0,22; IC del 95%, -0,32 a -0,12), horas de acostarse más tarde (β estandarizado, 0,25; IC del 95%, 0,11-0,38), más tiempo en casa (β estandarizado, 0,23; IC del 95%, 0,14-0,32) y niveles más bajos de batería del teléfono (β estandarizado, -0,16; IC del 95%, -0,30 a -0,01). Estos patrones, sugieren los autores, pueden reflejar deficiencias compartidas en la motivación, la planificación o el control cognitivo en múltiples formas de enfermedad mental. Si se validan, estos indicadores de comportamiento podrían ayudar a los médicos a reconocer cuándo los síntomas están aumentando, incluso en ausencia de una etiqueta de diagnóstico clara. Fenotipado digital: ¿otra herramienta clínica? Aunque no está listo para uso clínico, los hallazgos apuntan a varias aplicaciones prometedoras. Si se integra en la atención, la detección de teléfonos inteligentes podría ayudar a los proveedores a rastrear pasivamente los síntomas que podrían indicar una recaída, lo que permitiría a los médicos brindar intervenciones oportunas basadas en el comportamiento del mundo real. Esto podría ser especialmente valioso para los pacientes que luchan por reportar cambios o tienen un acceso limitado a la atención, dijeron los investigadores. "No es un reemplazo de la atención clínica, sino un complemento potencial que nos brinda una imagen más rica", dijo Ringwald. Señaló que el fenotipado digital podría eventualmente respaldar las intervenciones justo a tiempo, por ejemplo, impulsando una breve estrategia terapéutica cuando una persona muestra signos de retraimiento o interrupción del comportamiento. Ringwald enfatizó que quedan pasos importantes antes de que la tecnología esté lista para ser implementada. "Esta es todavía una investigación en etapa inicial", dijo. "Necesitamos muestras más grandes y diversas, una mejor calibración de los sensores y estrategias para interpretar los datos a nivel individual antes de que podamos integrar esto en la atención". Promesa y precauciones En un editorial adjunto, Christian A. Webb, PhD, y Hadar Fisher, PhD, ambos de la Facultad de Medicina de Harvard en Boston, describieron el estudio como "una contribución importante al creciente campo del fenotipado digital". La investigación "demuestra el valor potencial de este enfoque, vinculando los comportamientos cotidianos con las dimensiones de los síntomas transdiagnósticos", escribieron. Sin embargo, advirtieron que los datos de comportamiento no deben sobreinterpretarse. "Los datos de comportamiento digital son solo eso: conductuales. Son sustitutos aproximados de los estados mentales internos, no lecturas directas del estado de ánimo o el pensamiento", escribieron los autores. Una sola señal podría tener diferentes significados según el contexto. "La misma señal podría reflejar actividad física intensa, miedo o emoción". Para ser clínicamente útil, agregaron, la tecnología debe ser precisa, escalable e implementada éticamente. Leer más: