Un equipo de investigadores surcoreanos ha desarrollado un algoritmo predictivo que podría ayudar al tratamiento de la depresión, prediciendo cambios de humor mediante datos de pulseras y smartphones.

Investigadores de la Facultad de Medicina de la Universidad de Corea indican que su algoritmo predice cambios de humor con una precisión del 98% utilizando datos de sueño y tiempo de vigilia.

El equipo señala que los dispositivos ponibles (wearables) permiten detectar alteraciones en los ciclos de sueño que pueden afectar al bienestar mental.

Los ponibles permiten recopilar indicadores del ritmo circadiano, incluyendo datos sobre sueño, frecuencia cardíaca y actividad física. El equipo universitario indica que los métodos actuales de aprendizaje automático requieren demasiados datos para ser prácticos.

El algoritmo se desarrolló con la participación de 168 pacientes, utilizando modelos matemáticos que identificaron 36 elementos relevantes del sueño y ritmo circadiano. Estos elementos han mostrado eficacia para predecir episodios maníacos o hipomaníacos en 24 horas, en combinación con el historial del paciente.

El profesor Heon-Jeong Lee, investigador del proyecto, sugiere que esta investigación podría facilitar el desarrollo de terapias digitales para personas con alteraciones del estado de ánimo.