Fenótipos digitais para a avaliação de doenças mentais graves

Abordagens de fenotipagem digital que coletam e analisam dados de usuários de smartphones sobre locais, atividades e até mesmo sentimentos, combinadas com aprendizado de máquina para reconhecer padrões e fazer previsões a partir dos dados, surgiram como ferramentas promissoras para monitorar pacientes com doenças, como psicose, de acordo com um relatório na edição de setembro/outubro da Harvard Review of Psychiatry.

John Tourous, MD, MBI, da Harvard Medical School e colaboradores revisaram as evidências disponíveis sobre fenotipagem digital e aprendizado de máquina para melhorar o atendimento para pessoas que vivem com esquizofrenia, transtorno bipolar e doenças relacionadas.

"A fenotipagem digital fornece uma ponte muito necessária entre os sintomas e comportamentos dos pacientes, que pode ser usada para avaliar e gerenciar transtornos psiquiátricos", escrevem os pesquisadores.

> Fenotipagem digital na esquizofrenia e transtorno bipolar

“A fenotipagem digital é o uso de dados de smartphones e dispositivos portáteis coletados in situ para capturar uma expressão digital do comportamento humano”, segundo os autores. Os pesquisadores psiquiátricos acreditam que coletar e analisar esse tipo de informação comportamental pode ser útil para entender como os pacientes com doença mental grave funcionam na vida cotidiana fora da clínica ou do laboratório, em particular, para avaliar os sintomas e prever recaídas.

Dr. Tourous e colaboradores identificaram 51 estudos de fenotipagem digital em pacientes com esquizofrenia ou transtorno bipolar. A revisão se concentrou em estudos usando dados coletados 'passivamente', por exemplo, leituras de acelerômetro (contador de passos) e sinais de GPS. Outras abordagens de fenotipagem digital usam dados coletados "ativamente", por exemplo, pesquisas para pedir aos pacientes que relatem seu humor.

Os estudos variaram em termos de características de fenotipagem digital usadas, tratamento de dados, técnicas analíticas, algoritmos testados e medidas de resultados relatados. Quase todos os estudos incluíram pessoas com transtorno bipolar ou esquizofrenia. Os estudos incluíram uma média de 31 participantes e os monitoraram por aproximadamente quatro meses.

A maioria dos estudos utilizou dados passivos coletados por acelerômetros e GPS; outras medidas incluíram registros de chamadas de voz e mensagens de texto. Os estudos usaram uma ampla gama de aplicações diferentes, bem como diferentes ferramentas/questionários clínicos para avaliar o estado de saúde mental dos pacientes.

Os estudos mostraram maior variabilidade no relato de dados básicos, como modelo de smartphone e sistema operacional, idade do paciente e raça/etnia, e se os pacientes receberam treinamento no uso da tecnologia. Os autores fazem sugestões para um formato de relatório padronizado que melhoraria a comparabilidade de estudos futuros.

Dezesseis dos estudos usaram abordagens baseadas em aprendizado de máquina para analisar dados coletados passivamente. Como o Dr. Tourous e seus co-autores apontam, os estudos usaram vários algoritmos diferentes e para diferentes propósitos.

O tipo de algoritmo mais amplamente usado foi "florestas aleatórias", que funcionam combinando muitas decisões pequenas e fracas para fazer uma única previsão robusta. Por exemplo, um estudo usou dados comportamentais de acompanhamento passivo para prever pontuações de saúde mental em pessoas com esquizofrenia.

Outros estudos usaram abordagens de aprendizado de máquina, como máquina de vetor de suporte/regressão de vetor de suporte ou redes neurais. Esses algoritmos funcionam de maneiras diferentes para usar dados comportamentais (para onde os pacientes estão indo, se eles estão retornando ligações, até mesmo seu tom de voz) para avaliar o estado de saúde mental atual dos pacientes, prever seu risco de recaída, etc.

"A fenotipagem digital fornece uma ponte muito necessária entre os sintomas e os comportamentos dos pacientes, que pode ser usada para avaliar e gerenciar transtornos psicóticos", escrevem o Dr. Tourous e colaboradores. Solicite estudos maiores com dados de alta qualidade, junto com "esforços expandidos para aplicar o aprendizado de máquina a dados de fenotipagem digital passiva no diagnóstico precoce e tratamento de psicose, incluindo em pacientes com psicose clínica de alto risco em curso inicial".