Dados coletados de forma passiva a partir de sensores de celulares podem identificar comportamentos associados a uma variedade de transtornos mentais, desde agorafobia até transtorno de ansiedade generalizada e transtorno de personalidade narcisista. Novas descobertas mostram que esses mesmos dados podem identificar comportamentos relacionados a uma gama ainda mais ampla de sintomas de problemas mentais.
Colin E. Vize, professor assistente no Departamento de Psicologia da Escola de Artes e Ciências Kenneth P. Dietrich da Pitt, é co-investigador desta pesquisa, que amplia a forma como os clínicos podem, um dia, utilizar esses dados para tratar seus pacientes.
O trabalho foi liderado pela primeira autora Whitney Ringwald (SOC WK ’18G, A&S ’21G), professora na Universidade de Minnesota, que completou sua formação de pós-graduação na Pitt. Também fizeram parte da equipe o ex-professor da Pitt, Aiden Wright, agora na Universidade de Michigan, e Grant King, um dos alunos de pós-graduação de Wright.
“Esse é um passo importante na direção certa”, disse Vize, “mas ainda há muito trabalho a ser feito antes que possamos potencialmente realizar qualquer uma das promessas clínicas de usar sensores em smartphones para ajudar a informar a avaliação e o tratamento.”
Em teoria, um aplicativo que poderia fazer uso de tais dados daria aos clínicos acesso a informações muito mais substanciais e confiáveis sobre a vida de seus pacientes entre as consultas.
“Nem sempre somos os melhores repórteres, frequentemente esquecemos as coisas”, disse Vize sobre o preenchimento de autoavaliações. “Mas com a detecção passiva, poderíamos conseguir coletar dados de forma unobstrutiva, enquanto as pessoas estão vivendo suas vidas diárias, sem precisar fazer muitas perguntas.”
Como os primeiros passos para a realização de tal ferramenta, os pesquisadores investigaram se podiam inferir se as pessoas se comportavam de maneiras associadas a certas condições de saúde mental. Pesquisas anteriores conectaram leituras de sensores passivos a comportamentos que indicam doenças específicas, incluindo depressão e transtorno de estresse pós-traumático. Este novo trabalho, publicado em 3 de julho na revista JAMA Network Open, expande essa pesquisa, mostrando que pode ser ligado a sintomas que não são específicos de nenhuma condição de saúde mental.
Isso é importante, disse Vize, porque muitos comportamentos estão associados a mais de um transtorno, e diferentes pessoas com o mesmo transtorno podem parecer, agir e se sentir de maneira bastante diferente.
“As categorias de transtornos tendem a não recortar a natureza em suas juntas”, afirmou. “Podemos pensar de maneira transdiagnóstica, e isso nos dá uma imagem um pouco mais precisa de alguns dos sintomas que as pessoas estão experimentando.”
Para este estudo, Vize e sua equipe de pesquisadores utilizaram uma ferramenta de análise estatística chamada Mplus para encontrar correlações entre os dados dos sensores e os sintomas de saúde mental relatados na linha de base. Os cientistas então tiveram que determinar se os dados dos sensores estavam correlacionados com um conjunto de dimensões amplas de sintomas baseadas em evidências: internalização, distanciamento, desinibição, antagonismo, transtorno de pensamento e somatoforme, ou sintomas físicos inexplicáveis.
Além das seis dimensões, eles também analisaram o que tem sido chamado de fator p. Esse não é um comportamento ou sintoma específico, mas representa uma característica comum intangível que percorre todos os tipos de sintomas de saúde mental.
“Você pode pensar nisso como um diagrama de Venn”, disse Vize. Se todos os sintomas associados a todos os problemas de saúde mental fossem círculos, o fator p seria o espaço onde todos eles se sobrepõem. Não é um comportamento em si. “É essencialmente o que é compartilhado entre todas as dimensões.”
Os pesquisadores utilizaram os dados do Estudo de Investigação Longitudinal Intensiva de Dimensões Diagnósticas Alternativas (ILIADD), que foi conduzido em Pittsburgh na primavera de 2023. A partir do ILIADD, eles analisaram os dados de 557 pessoas que preencheram autoavaliações e compartilharam dados de seus celulares, incluindo (mas não se limitando a):
- Dados de GPS que indicavam quanto tempo as pessoas ficaram em casa e a máxima distância que viajaram para fora de casa
- Tempo gasto caminhando, correndo e em repouso
- Quanto tempo suas telas estavam ligadas
- Quantas chamadas receberam e fizeram
- Status da bateria
- Tempo de sono
Usando um aplicativo desenvolvido por pesquisadores da Universidade de Oregon, a equipe conseguiu relacionar os dados dos sensores a vários sintomas de saúde mental. Comparando as descobertas do aplicativo a questionários preenchidos pelos participantes, Vize e sua equipe determinaram que as seis dimensões dos sintomas de saúde mental, que refletem sintomas representados entre diversos transtornos, estavam correlacionadas aos dados dos sensores.
Curiosamente, eles também descobriram que os dados dos sensores estavam correlacionados ao fator p, um marcador geral de problemas de saúde mental. As implicações dessas descobertas são multifacetadas – um dia, pode ser possível usar esse tipo de tecnologia para entender melhor os sintomas de um paciente cuja apresentação não se encaixa na categoria de nenhum único transtorno.
Mas, por enquanto, esses dados não dizem nada sobre a saúde mental dos indivíduos; eles lidam com médias. A saúde mental é complexa. O comportamento varia amplamente. “Essas análises de sensores podem descrever mais precisamente algumas pessoas do que outras.”
Essa é uma das razões pelas quais Vize não acredita que esse tipo de tecnologia substituirá um clínico humano. “Muito do trabalho nesta área está focado em chegar ao ponto onde podemos discutir: ‘Como isso potencialmente melhora ou suplementa o atendimento clínico existente?’
“Porque definitivamente não acho que isso possa substituir o tratamento. Seria mais uma ferramenta adicional na caixa de ferramentas do clínico.”
