Dados coletados passivamente de sensores de celulares podem identificar comportamentos relacionados a diversos transtornos mentais, como agorafobia, transtorno de ansiedade generalizada e transtorno de personalidade narcisista. Novas descobertas revelam que esses dados podem identificar comportamentos associados a uma gama ainda mais ampla de sintomas de distúrbios mentais.
Colin E. Vize, professor assistente do Departamento de Psicologia da Escola de Artes e Ciências Kenneth P. Dietrich da Universidade de Pittsburgh, é co-investigador deste estudo, que amplia o escopo de como os clínicos podem, no futuro, utilizar esses dados para tratar seus pacientes.
A pesquisa foi liderada pela primeira autora Whitney Ringwald (SOC WK ’18G, A&S ’21G), professora da Universidade de Minnesota, que concluiu sua formação de pós-graduação na Pitt. Também fizeram parte da equipe o ex-professor da Pitt, Aiden Wright, atualmente na Universidade de Michigan, e Grant King, um dos alunos de graduação de Wright.
“Este é um passo importante na direção certa”, disse Vize, “mas ainda há muito trabalho a ser feito antes de podermos potencialmente realizar as promessas clínicas de usar sensores em smartphones para auxiliar na avaliação e tratamento.”
Em teoria, um aplicativo que pudesse utilizar esses dados permitiria que os clínicos tivessem acesso a informações muito mais substanciais e confiáveis sobre a vida de seus pacientes entre as consultas.
“Nem sempre somos os melhores relatadores, frequentemente esquecemos de coisas”, disse Vize sobre o preenchimento de autoavaliações. “Mas com a coleta passiva de dados, poderíamos registrar informações de forma discreta, enquanto as pessoas seguem suas rotinas diárias, sem precisar fazer muitas perguntas.”
Como primeiros passos para a realização de tal ferramenta, os pesquisadores investigaram se poderiam inferir se as pessoas estavam se comportando de maneiras associadas a certos transtornos mentais. Pesquisas anteriores já haviam conectado as leituras de sensores passivos a comportamentos que indicam doenças específicas, como depressão e transtorno de estresse pós-traumático. Este novo trabalho, publicado em 3 de julho na revista JAMA Network Open, amplia essa pesquisa, mostrando que pode estar ligado a sintomas que não são específicos de um único transtorno mental.
Isso é importante, afirmou Vize, porque muitos comportamentos estão associados a mais de um distúrbio, e pessoas diferentes com o mesmo transtorno podem parecer, agir e sentir-se de maneiras muito distintas.
“As categorias dos transtornos muitas vezes não cortam a natureza como deveriam”, disse ele. “Podemos pensar de forma transdiagnóstica, e isso nos oferece uma imagem mais precisa de alguns dos sintomas que as pessoas estão experimentando.”
Para este estudo, Vize e sua equipe utilizaram uma ferramenta de análise estatística chamada Mplus para encontrar correlações entre os dados do sensor e os sintomas de saúde mental relatados na linha de base. Os cientistas então precisaram determinar se os dados dos sensores estavam correlacionados com um conjunto de dimensões de sintomas amplas baseadas em evidências: internalização, desagregação, desinibição, antagonismo, distúrbio do pensamento e somatoforme, ou sintomas físicos inexplicáveis.
Além das seis dimensões, eles também analisaram o que foi denominado de p-factor. Este não é um comportamento ou sintoma específico, mas representa uma característica compartilhada e indefinível que permeia todos os tipos de sintomas de saúde mental.
“Você pode pensar nele como um diagrama de Venn”, disse Vize. Se todos os sintomas associados a todos os problemas de saúde mental fossem círculos, o p-factor seria o espaço onde todos 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), realizado em Pittsburgh na primavera de 2023. Do ILIADD, 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 distância máxima que viajaram a partir de casa
- Tempo gasto caminhando, correndo e em repouso
- Quanto tempo suas telas estiveram ligadas
- Quantas ligações 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 com os questionários preenchidos pelos participantes, Vize e sua equipe determinaram que as seis dimensões dos sintomas de saúde mental, que refletem sintomas representados entre muitos distúrbios, estavam correlacionadas com os dados dos sensores.
Curiosamente, eles também descobriram que os dados dos sensores estavam correlacionados ao p-factor, um marcador geral de problemas de saúde mental. As implicações dessas descobertas são múltiplas – eventualmente, pode ser possível utilizar esse tipo de tecnologia para entender melhor os sintomas em um paciente cuja apresentação não se encaixa na categoria de nenhum único transtorno.
Por enquanto, esses dados não dizem nada sobre a saúde mental dos indivíduos; lidam com médias. A saúde mental é complexa. O comportamento varia imensamente. “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 irá substituir um clínico humano. “Muito do trabalho nesta área está focado em chegar ao ponto onde podemos discutir, ‘Como isso pode potencialmente melhorar ou suplementar o cuidado clínico existente?’
“Porque definitivamente não acho que pode substituir o tratamento. Seria mais uma ferramenta adicional na caixa de ferramentas do clínico.”
