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¿Tu ‘smartphone’ puede decirte si tienes depresión?

Hay apps que podrían alertarte en caso de tener síntomas de este padecimiento; Purple Robot identificó a 87% de los usuarios que probablemente la padecían, según un estudio.
Una app de la Universidad Northwestern en Illinois detecta los síntomas de la depresión. (Foto: iStock by Getty Images)
depresión hombre (Foto: iStock by Getty Images)

Que te diagnostiquen depresión usualmente implica llenar cuestionarios sobre tu estado de ánimo y someterte a largas entrevistas con un psiquiatra. Sin embargo, unas aplicaciones para smartphone podrían aliviar parte de esa carga y al menos decirte si estás en riesgo de padecer depresión con solo recabar datos de GPS y de otra clase, según un nuevo estudio.

Los investigadores de la Northwestern University en Illinois probaron una aplicación que desarrollaron, llamada Purple Robot. Usa datos de varios sensores del smartphone que detectan la ubicación, el movimiento, el uso del teléfono y otras actividades para evaluar si es probable que el usuario sufra depresión.

"La principal razón para desarrollar la aplicación es ver si podemos identificar, objetiva y pasivamente, a la gente que tiene depresión", dijo Sohrob Saeb, investigador de posdoctorado de la Escuela Feinberg de Medicina de Northwestern y uno de los desarrolladores de Purple Robot.

En el estudio de Purple Robot , Saeb y sus colegas de las universidades Northwestern y Estatal de Michigan estudiaron los datos de GPS y de uso del teléfono de 28 participantes durante dos semanas.

Descubrieron que Purple Robot pudo identificar a 87% de los participantes a los que se consideró que estaba en riesgo de sufrir depresión tras aplicar un PHQ-9 (un examen de nueve preguntas para diagnosticar depresión). La aplicación se basó solo en los datos de GPS, que revelaron qué tanto se movían los usuarios entre los sitios a los que solían ir. Entre más se movían los usuarios, era menos probable que entraran en la categoría de riesgo.

Además, al identificar a los participantes que usaban más su teléfono (para toda clase de cosas: enviar mensajes de texto y jugar, pero no para hacer llamadas), Purple Robot pudo detectar a 74% de las personas del grupo de riesgo. No hubo datos de GPS y de uso de teléfono de suficientes participantes como para que los investigadores pudieran determinar el desempeño de Purple Robot cuando contaba con ambos grupos de datos, de acuerdo con Saeb.

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Sin embargo, el PHQ-9 es solo una herramienta de evaluación que te indica si tienes una probabilidad considerable de padecer depresión y no basta para emitir un diagnóstico, dijo Scott Monteith, profesor clínico asistente de Psiquiatría de la Universidad Estatal de Michigan, quien no participó en el desarrollo o en las investigaciones de Purple Robot ni en las de alguna otra aplicación para smartphones.

Agregó que por la forma en la que se usó la evaluación en el estudio (con un puntaje límite bajo), probablemente se determinó incorrectamente que muchos de los participantes estaban en riesgo de sufrir depresión.

Para tener una idea mejor de la efectividad de Purple Robot, los investigadores harán un estudio con más participantes en un periodo más largo para ver si la aplicación puede detectar cambios de comportamiento a lo largo de cierto periodo, dijo Saeb. Además, el grupo analizará si se puede mejorar la capacidad de Purple Robot para detectar la depresión al incluir datos adicionales tales como la duración de las llamadas de la gente y con quiénes hablan.

La depresión es una enfermedad debilitante que afecta a alrededor del 17% de las personas en algún momento de su vida. Por otro lado, se estima que para el 2025, más de 5,000 millones de personas tendrán un smartphone y su capacidad de detección será mejor y mayor que la de los iPhones, Androids y Blackberrys de la actualidad.

Probablemente existen cientos de aplicaciones que prometen mejorar tu salud mental, que ofrecen pruebas para medir el riesgo de depresión o que dan información sobre tratamientos contra la depresión. Otras , como Purple Robot, están en la etapa de desarrollo.

Optimism y DBSA Wellness Tracker son dos de las aplicaciones existentes en el mercado que registran tu estado de ánimo. Ginger.io va más allá y analiza qué tanto se mueven los usuarios los fines de semana y qué tanto hablan por teléfono; también analiza los reportes de salud de los usuarios con el fin de alertar, tanto al usuario como a su proveedor de atención médica, de los posibles problemas de comportamiento y salud mental. Ginger.io, que se usa en unos 30 centros médicos , está disponible a través de los proveedores de atención médica y es parte de algunos estudios.

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Sin embargo, el problema con todas las aplicaciones diseñadas para advertir sobre el riesgo de padecer depresión es que no se ha demostrado su efectividad, dijo Monteith.

No se sabe con certeza qué tan efectivas son estas aplicaciones para detectar a la gente que tiene depresión, señaló. Es más, no se sabe con certeza cómo se puede incluir a estas aplicaciones "en un ciclo continuo de atención" para garantizar que después de que una persona o su médico reciba la alerta de la aplicación, se emita el diagnóstico de depresión y luego la persona reciba la atención adecuada, agregó.

Aunque los investigadores logren saber más sobre la efectividad de estas aplicaciones, sigue habiendo muchas dudas sobre los riesgos, particularmente sobre la seguridad y la privacidad de los datos que recaban, dijo Monteith.

"Los datos de esta clase de aplicaciones podrían caer en manos de cualquiera si los datos se envían al extranjero, como ocurre en muchos casos", dijo Monteith, quien recientemente coescribió un artículo sobre la privacidad de la información en la atención médica. La seguridad de la información también podría estar en riesgo si se compra una empresa: el comprador podría no estar obligado a cumplir los términos y condiciones de uso de los datos, agregó.

A los expertos, entre ellos Monteith, les inquieta que una vez que los datos caigan en manos equivocadas, se podría poner en riesgo la capacidad de una persona para conseguir trabajo, un seguro de vida o un préstamo.

La mejor manera de mantener a salvo los datos, al menos de los piratas informáticos y los ladrones, sería asegurarse de que los usuarios controlen sus datos manteniéndolos cifrados en su teléfono y que algunas aplicaciones analicen los datos del teléfono y que nunca los envíen a los desarrolladores de las aplicaciones ni a otras empresas, de acuerdo con Deborah C. Peel, directora de Patient Privacy Rights, una organización no lucrativa. Monteith pertenece a la junta de asesores de esta organización.

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En cuanto a Purple Robot, por ahora no existen algunas de estas inquietudes. Saeb y sus colegas trabajan con datos cifrados. Sin embargo, si alguna vez llegan a sacar la aplicación a la venta, si pueden demostrar su efectividad, tendrían que tener toda la información en servidores seguros en la universidad. Esta clase de centralización de datos, aún en servidores seguros, es "un trofeo" para los hackers, dijo Peel.

Hasta ahora, los análisis que Purple Robot ha hecho tienen fines estrictamente académicos, recalcó Saeb. Además del trabajo en el que está involucrado, también está investigando si la aplicación puede detectar signos del trastorno bipolar en los usuarios.

La aplicación se llama así porque el color de la universidad es púrpura y porque los desarrolladores esperan que la aplicación pueda actuar como robot y alertar automáticamente al usuario del riesgo en el que se encuentra su salud mental, así como hacer recomendaciones para mitigar el riesgo, tales como usar menos el teléfono o salir de la casa, dijo Saeb.

A pesar de las inquietudes que rodean a estas aplicaciones, Monteith dijo que está "totalmente a favor de las investigaciones [sobre ellas], es lo que tenemos qué hacer". Sin embargo, urgió a los investigadores a tomar en cuenta la efectividad y el riesgo en sus estudios. "Necesitamos analizar lo mismo que la FDA [Administración de Alimentos y Medicamentos de Estados Unidos]" al decidir si se aprueban los tratamientos y los dispositivos médicos, dijo Monteith.

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