Tu reloj y tu teléfono saben si estás estresado

El estrés es esa molesta radiación de fondo de la vida moderna. La Organización Mundial de la Salud (OMS) advierte que los problemas de salud mental son ya la principal causa de discapacidad en Europa y, aunque resulta llamativa la capacidad humana para preocuparse por cosas que aún no han pasado, detectar cuándo esa preocupación se transforma en algo patológico es extremadamente necesario.

En una nueva investigación, liderada por la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) en España y el King’s College de Londres (KCL) en el Reino Unido, se ha desarrollado un método para medir el estrés sin recurrir a dispositivos aparatosos o invasivos. Hasta ahora, obtener datos fiables implicaba, en muchos casos, conectar al paciente a cables, bandas pectorales y electrodos para registrar distintas variables fisiológicas. El inconveniente es evidente: evaluar el estado de calma de una persona mediante un sistema de monitorización complejo puede alterar, paradójicamente, aquello que se pretende medir.

Los autores del nuevo estudio, entre quienes figuran Gema Bello-Orgaz y Alberto Díaz-Álvarez, ambos de la UPM, afrontaron de manera ingeniosa este problemático equilibrio entre la precisión del algoritmo y la intrusión del dispositivo en la vida diaria. Los investigadores −que pertenecen al grupo KNOwledge Discovery and Information Systems (KNODIS) de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Sistemas Informáticos (ETSISI) de la UPM− analizaron datos fisiológicos y de comportamiento obtenidos de tres fuentes: teléfonos móviles (baja intrusión), relojes inteligentes −o dispositivos llevables en la muñeca- (intrusión media) y bandas pectorales (alta intrusión)

Los resultados obtenidos son una muy buena noticia para cualquiera que lleve un reloj inteligente. El estudio concluye que los dispositivos de muñeca son capaces de posibilitar el equilibrio perfecto. Utilizando modelos avanzados de aprendizaje profundo (una modalidad de inteligencia artificial), los investigadores lograron clasificar los niveles de estrés con una precisión del 98% al 100%.

Los relojes inteligentes y dispositivos parecidos permiten monitorizar el estrés de forma eficaz y sin cables molestos. (Imagen: generada por la inteligencia artificial Gemini)

Lo sorprendente, y aquí reside la clave del hallazgo, es que no siempre hace falta el sistema digital más complejo. Para los datos obtenidos de teléfonos móviles, los modelos clásicos de aprendizaje automático (más sencillos y ligeros) funcionaron casi tan bien como las redes neuronales más pesadas, alcanzando una eficacia del 77%. “Esto sugiere que tu móvil puede saber si necesitas unas vacaciones basándose simplemente en cómo lo usas, sin necesidad de sensores biométricos, lo cual es sumamente útil para estudios poblacionales masivos.

El equipo también descubrió que incorporar la variable “tiempo” mediante análisis complejos de series temporales no mejora necesariamente la precisión de los resultados. En algunos casos, evaluar el estado fisiológico en un momento concreto a partir de datos agregados simples (como la media del ritmo cardíaco durante un minuto) resulta más eficaz que analizar la secuencia completa de cada latido.

Como comenta el investigador de la UPM Alberto Díaz-Álvarez, este trabajo abre la puerta a sistemas de salud inteligentes que no sean intrusivos.

El estudio se titula “Smart devices and stress level detection: Balancing machine learning model complexity and device intrusiveness”. Y se ha publicado en la revista académica Biomedical Signal Processing and Control. (Fuente: UPM)