El avance logrado en la Universidad de California en San Diego, donde un equipo de investigadores ha utilizado datos de aplicaciones de teléfonos móviles para que el dispositivo pueda confirmar que padece depresión, en ningún caso puede sustituir al facultativo que es quien, gracias a su conocimiento científico y clínico, tiene la capacidad de hacer el diagnóstico adecuado y establecer el tratamiento terapéutico.
En el estudio, que aparece en Nature Translational Psychiatry, estos investigadores explican que al combinar una serie de datos, entre ellos la función cerebral, la cognición y los factores de estilo de vida, generaron predicciones individualizadas de la depresión.
El aprendizaje automático y el enfoque personalizado tuvieron en cuenta varios factores relacionados con los síntomas subjetivos de un individuo, como el sueño, el ejercicio, la dieta, el estrés, el rendimiento cognitivo y la actividad cerebral.
La profesora Jyoti Mishra, autora principal y directora de NEATLabs en la Universidad de California en San Diego, destaca que “los estándares actuales de atención médica, en su mayoría, solo preguntan a las personas cómo se sienten y luego escriben una receta para un medicamento. Se ha demostrado en grandes ensayos que esos tratamientos de primera línea son tan solo de leve a moderadamente efectivos”.
“La depresión -añade- es una enfermedad multifactorial y debemos abordarla con un tratamiento personalizado, ya sea una terapia con un profesional de la salud mental, más ejercicio o una combinación de enfoques”.
Aprendizaje automático
Este estudio, de un mes de duración, recopiló datos de 14 voluntarios con depresión utilizando aplicaciones de teléfonos móviles y dispositivos portátiles (como relojes inteligentes), para medir el estado de ánimo y las variables de estilo de vida, del sueño, el ejercicio, la dieta y el estrés, y los combinó con evaluaciones cognitivas y electroencefalografía, utilizando electrodos para registrar la actividad cerebral.
El objetivo no era hacer comparaciones entre los voluntarios, sino modelar los predictores de las fluctuaciones diarias en el estado de ánimo depresivo de cada uno de ellos.
Los investigadores desarrollaron una nueva canalización de aprendizaje automático para identificar sistemáticamente distintos predictores sobre bajo estado de ánimo en cada participante.
Por ejemplo, el ejercicio y la ingesta diaria de cafeína destacaron como fuertes predictores del estado de ánimo de un participante pero, para otro, fue el sueño y el estrés los más predictivos, mientras que en un tercer sujeto los principales predictores fueron la función cerebral y las respuestas cognitivas a las recompensas.
“No deberíamos enfocarnos en la salud mental como una talla única para todos. Los pacientes se beneficiarán al tener una visión más directa y cuantificada de cómo conductas específicas pueden estar alimentando su depresión. Los médicos pueden aprovechar estos datos para comprender cómo se pueden sentir sus pacientes e integrar mejor los enfoques clínicos y de conducta para mejorar y mantener la salud mental”, subraya la profesora Mishra.
Aplicaciones móviles para detectar depresión
En este sentido, hace hincapié en que “nuestro estudio demuestra que podemos utilizar la tecnología y las herramientas fácilmente disponibles, como las aplicaciones para teléfonos móviles, para recopilar información de personas con depresión o en riesgo de padecerla, sin una carga significativa para ellos, y luego aprovechar esa información para diseñar planes de tratamiento personalizados”.
Los próximos pasos incluyen examinar si son efectivos los planes de tratamiento personalizados guiados por los datos, así como el aprendizaje automático. “Si no sé que estoy mal, cómo debo hacer para sentirme mejor”, termina diciendo.
El equipo de profesora Mishra se integró por Rutvik Shah, Gillian Grennan, MariamZafar-Khan, Fahad Alim, Sujit Dey, de la UC San Diego, y Dhakshin Ramanathan, del San Diego Medical Center.
Según la Alianza Nacional sobre Enfermedades Mentales y la Organización Mundial de la Salud, la depresión afecta solo en Estados Unidos a 16 millones de personas y estiman que a unos 322 millones en todo el mundo.
La evidencia sugiere que la pandemia del SARS-CoV-2, que causa Covid-19, ha exacerbado aún más la prevalencia de la depresión en la población general. Con esta trayectoria, es evidente que se necesitan estrategias más efectivas para las terapias que abordan este importante problema de salud pública.
