Los científicos han utilizado las pulseras y relojes inteligentes Fitbit para diagnosticar el trastorno bipolar, anteriormente llamado trastorno maníaco-depresivo. El algoritmo utilizado permitió predecir próximos episodios de exacerbación de la enfermedad.
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La investigación facilitará la vida de miles de pacientes y sus seres queridos
Los investigadores utilizaron datos de dispositivos populares Fitbit, una marca de dispositivos propiedad de Google. Logramos entrenar sobre su base. un algoritmo de aprendizaje automático capaz de predecir con precisión los episodios de humor asociados con el trastorno bipolar. Esta enfermedad se caracteriza por cambios de humor extremos, entre depresión y manía, seguidos de un período de remisión.
Estos episodios tienen un impacto significativo en la vida, el trabajo, las relaciones y la salud general de los pacientes. El tratamiento actual para ChaAS se centra en limitar los efectos de los episodios, pero esto requiere un reconocimiento y una terapia rápidos. Un gran avance puede provenir de la investigación de científicos del Brigham and Women’s Hospital (BWH) de Boston, que han encontrado una forma eficaz de detectar próximos episodios de la enfermedad basándose en datos de las bandas deportivas Fitbit.
La mayoría de la gente ahora utiliza dispositivos digitales como teléfonos inteligentes y relojes inteligentes que recopilan datos todos los días que pueden respaldar el tratamiento psiquiátrico. Nuestro objetivo era utilizar estos datos para identificar episodios de estado de ánimo en los participantes del estudio diagnosticados con BD.
– dice la Dra. Jessica Lipschitz del Departamento de Psiquiatría de BWH y autora principal del estudio
Según las investigaciones, la mayoría de las personas con trastorno bipolar experimentan una polarización característica del estado de ánimo al menos tres veces al año. Hay dos tipos principales de BD: tipo I (BP-I) yo tipo II (BP-II). BP-I se caracteriza por episodios de manía que duran al menos siete días o que requieren hospitalización, así como episodios separados de depresión que generalmente duran al menos dos semanas. BP-II es un modelo de depresión e hipomanía, una forma más leve de manía que no provoca alteraciones en el funcionamiento en sociedad.
En el estudio participaron 54 adultos con ambas variantes de trastorno bipolar previamente diagnosticado. Se analizaron 17 variables, desde el número de pasos, pasando por la duración de la actividad intensa, el tiempo sentado, la frecuencia cardíaca, el tiempo y eficiencia del sueño, las etapas individuales del sueño hasta la hora de conciliar el sueño. Luego, estos datos se utilizaron para entrenar un modelo de IA.
La efectividad resultó ser sorprendente.
El algoritmo predijo 89,1% síntomas de hipomanía o manía (sensibilidad: 80,0%, especificidad: 90,1%) y 80,1% de los síntomas de depresión (sensibilidad: 71,2%, especificidad: 85,6%). Y esto es un verdadero avance, porque las formas de investigación anteriores utilizaban métodos invasivos, como la geolocalización o el análisis de voz, lo que generaba preocupaciones sobre la privacidad. Ahora todo lo que necesitas es una simple pulsera deportiva, cargarla cada 5 o 7 días y enviar los datos analíticos a un especialista.
