Las smartwatches capaces de recopilar datos físicos y fisiológicos pueden servir como instrumentos valiosos en la biomedicina, especialmente para comprender enfermedades cerebrales y trastornos del comportamiento, así como para identificar posibles mutaciones impulsoras relacionadas con estas condiciones. Esta afirmación se realiza en un estudio publicado en la revista Cell, coescrito por Mark Gerstein de la Universidad de Yale y que involucra al profesor Diego Garrido Martín de la Universidad de Barcelona.
La investigación utilizó datos de smartwatches de más de 5,000 adolescentes para entrenar modelos de inteligencia artificial destinados a predecir diversas enfermedades psiquiátricas e identificar genes asociados. Los hallazgos indican que estos sensores portátiles podrían facilitar una comprensión y tratamiento más matizados de las condiciones psiquiátricas.
Mark Gerstein, experto en bioquímica, informática, estadística y ciencia de datos, afirmó: "En la psiquiatría tradicional, un médico evaluará sus síntomas y usted será diagnosticado con una enfermedad o no. Pero en este estudio, nos centramos en procesar los datos portátiles de una manera que pudiera aprovecharse para predecir enfermedades de manera más completa y conectar mejor con los factores genéticos subyacentes."
La detección cuantitativa de enfermedades presenta desafíos; sin embargo, los sensores portátiles que recopilan datos de manera continua pueden ofrecer soluciones. El estudio se basó en datos del Estudio de Desarrollo Cognitivo del Cerebro Adolescente, la evaluación a largo plazo más grande del desarrollo cerebral y la salud infantil en los Estados Unidos. Los datos recopilados de las smartwatches usadas por adolescentes de 9 a 14 años incluyeron la frecuencia cardíaca, el gasto calórico, la intensidad de la actividad física, el conteo de pasos, el nivel de sueño y la intensidad del sueño.
Jason Liu, un investigador en el laboratorio de Gerstein y coautor principal del estudio, comentó: "Cuando se procesan correctamente, los datos de las smartwatches pueden usarse como un 'fenotipo digital'." El término 'fenotipo digital' se refiere a rasgos que pueden medirse y rastrearse mediante herramientas digitales como las smartwatches.
Liu agregó: "Una ventaja de hacer esto es que podemos usar el fenotipo digital casi como una herramienta de diagnóstico o un biomarcador, y también cerrar la brecha entre la enfermedad y la genética."
El equipo de investigación desarrolló una metodología para obtener y convertir la enorme cantidad de datos de las smartwatches en información que pudiera usarse para entrenar un modelo de IA, lo que Gerstein describió como "un nuevo problema por resolver en el mundo de la investigación que es técnicamente desafiante."
El equipo descubrió que la frecuencia cardíaca era la medida más importante para predecir el TDAH, mientras que la calidad del sueño y la etapa del sueño eran más importantes para identificar la ansiedad. Gerstein dijo: "Estos hallazgos sugieren que los datos de las smartwatches pueden proporcionarnos información sobre cómo los patrones temporales físicos y conductuales se relacionan con diferentes enfermedades psiquiátricas."
Además, los datos también podrían ayudar a diferenciar entre diferentes subtipos de la enfermedad. Beatrice Borsari, asociada postdoctoral en el laboratorio de Gerstein, dijo: "Por ejemplo, dentro del TDAH hay diferentes formas. Quizás podamos extender este trabajo para ayudar a distinguir entre formas de falta de atención e hiperactividad, que típicamente responden a diferentes tratamientos farmacológicos."
Habiendo visto que el fenotipo digital podría usarse para predecir enfermedades psiquiátricas, el equipo investigó si también podría ayudar a identificar factores genéticos subyacentes, utilizando una serie de herramientas estadísticas multivariantes desarrolladas gracias a la contribución científica de la Universidad de Barcelona.