Dados coletados passivamente de sensores de celulares podem identificar comportamentos associados a uma variedade de transtornos mentais, desde agorafobia e transtorno de ansiedade generalizada até transtorno de personalidade narcisista. Novas descobertas mostram que esses mesmos dados podem identificar comportamentos relacionados a uma gama mais ampla de sintomas de distúrbios mentais.
Colin E. Vize, professor assistente no Departamento de Psicologia da Escola de Artes e Ciências Kenneth P. Dietrich da Pitt, é co-investigador nesta pesquisa, que amplia o escopo de como os clínicos poderão futuramente usar esses dados para tratar seus pacientes.
A pesquisa foi liderada por Whitney Ringwald (SOC WK ’18G, A&S ’21G), professora na Universidade de Minnesota, que completou sua formação de pós-graduação na Pitt. Também integraram a equipe o ex-professor da Pitt, Aiden Wright, atualmente na Universidade de Michigan, e Grant King, um dos alunos de pós-graduação de Wright.
“Este é um passo importante na direção certa,” disse Vize, “mas 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 pudesse utilizar esses dados ofereceria aos clínicos acesso a dados substancialmente mais confiáveis sobre a vida de seus pacientes entre as consultas.
“Nem sempre somos os melhores repórteres, muitas vezes esquecemos das coisas,” disse Vize sobre o preenchimento de autoavaliações. “Mas com a detecção passiva, poderíamos coletar dados de forma não intrusiva, enquanto as pessoas vivem sua rotina diária, sem precisar fazer muitas perguntas.”
Como os primeiros passos para a realização de tal ferramenta, os pesquisadores investigaram se poderiam inferir se as pessoas estavam se comportando de maneiras associadas a certas condições de saúde mental. Pesquisas anteriores conectaram 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, expande essa pesquisa, mostrando que pode estar vinculado a sintomas que não são específicos de um único transtorno mental.
Isso é importante, disse Vize, porque muitos comportamentos estão associados a mais de um transtorno, e pessoas diferentes com o mesmo transtorno podem parecer, agir e sentir-se de maneira muito diferente.
“As categorias de transtornos tendem a não dividir a natureza em suas articulações,” afirmou. “Podemos pensar de forma mais transdiagnóstica, e isso nos dá uma imagem um pouco mais precisa de alguns dos sintomas que as pessoas estão vivenciando.”
Para este estudo, Vize e uma equipe de pesquisadores 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 tiveram que determinar se os dados do sensor estavam correlacionados com um conjunto de dimensões de sintomas amplos baseados em evidências: internalização, desengajamento, desinibição, antagonismo, transtorno do pensamento e somatoforme, ou sintomas físicos inexplicáveis.
Além das seis dimensões, eles também analisaram o que foi chamado de p-factor. Este não é um comportamento ou sintoma específico, mas representa uma característica compartilhada que se estende por 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 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 o 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 distância máxima que percorreram a partir de casa
- Tempo gasto caminhando, correndo e parado
- Quanto tempo as telas estiveram ligadas
- Quantas chamadas receberam e fizeram
- Status da bateria
- Tempo de sono
Utilizando 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 questionários preenchidos pelos participantes, Vize e sua equipe determinaram que as seis dimensões dos sintomas de saúde mental, que refletem sintomas representados entre muitos transtornos, estavam correlacionadas aos dados dos sensores.
Curiosamente, eles também descobriram que os dados do sensor estavam correlacionados ao p-factor, um marcador geral de problemas de saúde mental. As implicações dessas descobertas são múltiplas — em última análise, pode ser possível usar esse tipo de tecnologia para entender melhor os sintomas em 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 essa tecnologia substituirá um clínico humano. “Muito do trabalho nessa área está focado em alcançar o ponto onde podemos falar sobre como isso pode potencialmente aprimorar ou suplementar o cuidado clínico existente.”
“Porque definitivamente não acho que pode substituir o tratamento. Seria mais uma ferramenta adicional no kit de ferramentas do clínico.”