Predicción de depresión según cómo tipeas en el teléfono celular

La depresión es una enfermedad muy prevalente y que cada vez aumenta más su incidencia. En Chile un 18,3% de la población sufre de algún grado de depresión (800.000 personas).

Uno de los problemas más grandes que tenemos, es que el 50% de los pacientes que presentan depresión y que van a un médico de atención primaria, no es diagnosticado y por ende, no tratado.

La depresión es diagnosticada clínicamente cuando se cumplen 5 de 9 criterios

  1. animo bajo la mayor parte del día
  2. cambios en el sueño (insomnio o hipersomnia)
  3. cambios en la actividad física
  4. sentimiento de inutilidad
  5. anhedonia (incapacidad de sentir placer)
  6. baja de peso sin dieta
  7. disminución en la capacidad de concentrarse
  8. pensamientos recurrentes de muerte
  9. los síntomas causan deterioro de las funciones sociales

Estar atento a estos síntomas, hacer las preguntas correctas y darse el tiempo para un buen diagnóstico, es una de las dificultades que presenta el diagnóstico de esta enfermedad.

Investigadores tuvieron una idea. ¿Y si aplicamos machine learning al uso del teclado del teléfono del celular y al giróscopo para ver si los pacientes deprimidos tienen un patrón especial que nos permita identificarlos?

Link al artículo
https://www.doi.org/10.1145/3097983.3098086

Pacientes con trastorno bipolar en fase depresiva fueron utilizados para entrenar el algoritmo. Les pasaron un teléfono Android Galaxy 4 al que le cambiaron el teclado por defecto por uno desarrollado para recopilar datos del tipeo. Los pacientes debían utilizar el teléfono durante 1 semana. También se les pasó el teléfono a un grupo control sin trastorno del ánimo.

El sistema encontró patrones específicos de uso del teclado en pacientes depresivos. La predicción del estado depresivo bipolar de pacientes tuvo un 90,31% de precisión.

Este trabajo muestra cómo se pueden utilizar datos cotidianos para encontrar patrones específicos.

El algoritmo utilizado fueron las Redes Neuronales Recurrentes, que tienen un muy buen desempeño pero que son una caja negra. Ver artículo de algoritmos que son caja negra.

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Estimado,
Encuentro fascinante e innovador el articulo, siento que es adecuado a tiempos contemporáneos el considerar la forma del “typing” como una variable dentro del algoritmo de la depresión. Considerando el avance tecnológico de los aparatos, su consecuente disminución de precios, su penetrancia en la población, y su numerosa cantidad (mas celulares que personas desde el 2016), siento que estudios mediante celulares casi siempre tendrán grandes cantidades de sujetos de estudios; lo que les dará mayor confiabilidad a los datos y más variables posibles a analizar.
Respecto al estudio en la depresión en sí, encuentro excelente que se haga en patologías tanto prevalentes como subdiagnósticadas. Creo también que se podría estudiar para varios trastornos psiquiátricos y con más variables como el tiempo del typing en un día, latencia entre typing y el siguiente y uso de vocabulario más frecuente por cada patología. Probablemente nos sorprendamos con los resultados, quien sabe si en un futuro próximo forme parte dentro de los 9 criterios DSM-IV o se establesca como una forma mas sensible y específica…
¡Saludos!