Un equipo internacional de investigadores del Korea Advanced Institute of Science & Technology (KAIST) (Corea del Sur) y la Universidad de Michigan (EE. UU.), encabezado por los profesores Kim Dae-wook y Daniel B. Forger, ha desarrollado una tecnología que utiliza dispositivos portátiles para predecir cambios de humor y síntomas de depresión.
Los trastornos de salud mental afectan a aproximadamente mil millones de personas en todo el mundo. Factores como el reloj circadiano y las etapas del sueño han sido identificados como elementos clave que influyen directamente en la impulsividad, las respuestas emocionales, la toma de decisiones y el estado de ánimo general.
Sin embargo, los métodos tradicionales para medir estos factores requieren hospitalizaciones nocturnas y procedimientos invasivos, lo que los hace poco prácticos y costosos para la mayoría de los pacientes ambulatorios. Frente a estas limitaciones, el equipo de investigación desarrolló una técnica que emplea datos de actividad y frecuencia cardíaca recopilados por relojes inteligentes para predecir síntomas como trastornos del sueño, depresión, pérdida de apetito, sobrealimentación y disminución de la concentración.
Una de las características más destacadas de esta tecnología es su capacidad para crear un «gemelo digital» de los ritmos circadianos del cerebro mediante el análisis de datos en serie. Esto se logra a través de un avanzado sistema de filtrado que permite estimar con precisión la fase del reloj circadiano. Dicho enfoque matemático fue validado en un estudio prospectivo a gran escala que involucró a aproximadamente 800 trabajadores por turnos, realizado en colaboración con los profesores Srijan Sen y Amy Bohnert de la Universidad de Michigan.
El sistema también ajusta parámetros de sensibilidad y especificidad para facilitar un diagnóstico más preciso, permitiendo que el tratamiento se adapte a las necesidades individuales de los pacientes.
“Esta investigación ofrece un avance revolucionario al aplicar datos biométricos portátiles a la gestión real de enfermedades mediante las matemáticas”, afirmó el profesor Kim. “Esperamos que este desarrollo presente un nuevo paradigma en el cuidado de la salud mental, ayudando especialmente a poblaciones vulnerables que actualmente deben dar pasos activos para buscar ayuda cuando experimentan síntomas de depresión.”
Por: Cipactli Vargas
Fuentes:
npj Digital Medicine
The real-world association between digital markers of circadian disruption and mental health risks
Korea Biomedical Review
KAIST, University of Michigan develop wearable device to predict depression symptoms
