El trastorno bipolar es una condición caracterizada por los cambios de humor que varían de la euforia extrema a la depresión severa. Estos estados de ánimo puede cambiar rápidamente, durar semanas o meses, y estar separados por largos períodos de tiempo, a veces años. Detectar estos cambios de estado de ánimo en el momento de iniciar el tratamiento no es fácil. No hay biomarcadores fiables para esta condición, por lo que los pacientes pasan generalmente pruebas psicológicas diseñadas para medir el estado de ánimo. Inevitablemente, el diagnóstico a menudo se retrasa hasta que se producen estos cambios de humor extremos.

Una forma precisa de diagnosticar cuándo cambia el estado de ánimo cambia sería sumamente útil tanto para los pacientes como para los profesionales de la salud. Un paso importante hacia ese objetivo lo ha logrado el investigador Venet Osmani en el Centro para la Investigación y Experimentación de Telecomunicaciones para las comunidades en red (CREAR-NET) en Trento, Italia. Osmani asegura que los patrones de comportamiento asociados con el trastorno bipolar se pueden detectar con precisión mediante los sensores del smartphone y que éstos permiten predecir los cambios en el estado de ánimo a medida que ocurren.

Las personas con trastorno bipolar a menudo demuestran comportamientos conocidos que son producidos por su condición. Por ejemplo la fase maníaca a menudo se caracteriza por la hiperactividad, que puede ser medida por un acelerómetro y con un dispositivo GPS, por el habla rápida, que puede ser monitoreado por análisis de voz y por el número de conversaciones a través de los registros telefónicos. Por el contrario, los pacientes en la fase depresiva de esta condición demuestran niveles mucho más bajos de todos estos comportamientos.

Así que un smartphone es un dispositivo ideal para realizar un seguimiento de estos indicadores. Osmani dio smartphones a 12 pacientes con trastorno bipolar y supervisó su actividad durante un período de 12 semanas en 2012 y 2013. Durante este tiempo, en intervalos de tres semanas cada paciente visitó la clínica, donde su estado mental se determinó por métodos convencionales lo que le dio una lectura real para compararlo con los datos del smartphone. El investigador estaba interesado en la capacidad de detectar los cambios en el estado de ánimo y la precisión con que se podía realizar, saber con qué frecuencia los datos dieron falsas alarmas.

Los resultados son enormemente prometedores. Los datos tanto de la actividad en el móvil como de la localización de sus movimientos a través del GPS dieron una buena indicación del estado de ánimo del paciente, pero lo más impresionante, es que predijo con precisión cuándo se producía el cambio en ese estado de ánimo en un 94% de los casos. La combinación de estos datos con los análisis de las llamadas telefónicas a los pacientes aumentó el éxito predictivo a más del 97%. “Casi se detectaron todos los cambios casi sin falsas alarmas”, afirma Osmani.

“Uno de los aspectos importantes de este trabajo es la posibilidad de la detección temprana de cambios en el estado de un paciente con una alta precisión de forma qué facilita la intervención y conduce a mejores resultados en el tratamiento”, concluyó. Aunque es necesario un estudio con más pacientes durante un tiempo prolongado para confirmar las hipótesis del estudio es sin duda un campo prometedor en el que seguir investigando apoyándose también en la evolución de la tecnología de estos sensores, que mejorarán aún la fiabilidad de los datos proporcionados.