Bipolaridade detectável! Pulseira inteligente é capaz de identificar mudanças de humor

Uma pulseira inteligente, criada na Espanha, foi capaz de identificar, pela primeira vez, alterações de humor em pessoas com bipolaridade. Essa informação foi divulgada por pesquisadores do Hospital Clínic de Barcelona, durante o 36º Encontro Anual do Colégio Europeu de Neuropsicofarmacologia (ECNP).

Os estudos continuam em fase preliminar, mas os resultados da pulseira já indicam a possibilidade de medir alterações na frequência dos impulsos elétricos da pele e relacioná-los com o humor de pessoas bipolares, ou seja: estados de depressão, de euforia ou normal.

Por se tratar de uma fase inicial, os resultados ainda não foram descritos em artigo ou estudo científico. Até então, 38 pacientes diagnosticados com o transtorno bipolar e outros 19 saudáveis participaram do experimento.

Tática

Para identificar bem as possíveis mudanças de temperamento, cada pessoa foi monitorada por 48 horas. Elas utilizaram a tal pulseira, chamada Empatica E4, que consegue medir alterações eletrofisiológicas da pele próxima ao pulso.

Segundo os pesquisadores, os resultados revelam que pessoas com bipolaridade, na fase deprimida, tinham uma atividade elétrica da pele muito mais baixa do que o resto do grupo bipolar e dos indivíduos saudáveis.

Fora isso, quando algum dos monitorados passava do estado de euforia para depressivo, ou vice-versa, a pulseira conseguia detectar a mudança da atividade elétrica na pele.

Importância da captação de humor

Hoje, os episódios de bipolaridade são considerados imprevisíveis pelo conhecimento científico. A identificação deles depende do reconhecimento do próprio indivíduo, diante de sinais de alerta, ou dos familiares e médicos responsáveis.

Garantir que um método prático, como uma pulseira inteligente, faça isso de um jeito mais objetivo pode ser uma grande vantagem na redução de danos. Isso possibilitaria, por exemplo, a adoção de tratamentos personalizados e com maior eficácia.

A estimativa é que ainda vai demorar alguns anos para que a tecnologia seja aprovada e chegue aos pacientes. O estudo demanda uma observação maior e uma amostra mais completa.

Os pesquisadores já adiantaram, também, que será preciso utilizar aprendizado de máquina (machine learning) para calibrar e analisar todos o biomarcadores.