Un estudio español revela que los relojes inteligentes pueden medir el estrés con un 99% de éxito

Aunque resulta llamativa la capacidad humana para preocuparse por cosas que aún no han pasado, detectar cuándo esa preocupación se transforma en estrés patológico es extremadamente necesario, ya que puede afectar al sistema cardiovascular, la salud mental o el sistema inmunológico. Ahora, un estudio liderado por una universidad española afirma haber desarrollado un método pionero para medir los niveles de estrés sin recurrir a dispositivos médicos aparatosos o invasivos.

Hasta ahora, obtener datos fiables implicaba conectar al paciente a cables, bandas pectorales y electrodos. 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. Y ahí es donde la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), en unión con el King’s College de Londres (KCL) afirma haber probado que los relojes inteligentes tienen una precisión del 99% de media en la medición del estrés, superando al móvil y a las bandas.

«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», comenta el investigador de la UPM Alberto Díaz-Álvarez.

La investigación, publicada en Biomedical Signal Processing and Control, abordó el equilibrio entre la precisión del algoritmo y la intrusión del dispositivo en la vida diaria. Para ello, analizaron datos fisiológicos y de comportamiento obtenidos de tres fuentes: teléfonos móviles (baja intrusión), relojes inteligentes o wearables de muñeca (intrusión media) y bandas pectorales (alta intrusión).

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

Además, probaron que los modelos clásicos de aprendizaje automático (más sencillos y ligeros que el deep learning) funcionaron casi tan bien como las redes neuronales más pesadas, alcanzando una eficacia del 77%.

Como comenta Díaz-Álvarez, «este trabajo abre la puerta a sistemas de salud inteligentes que sean, ante todo, soportables. Porque, al final del día, el objetivo es cuidar nuestra salud mental con dispositivos que sean compañeros que no hagan ruido, y no intrusos que nos recuerden constantemente que estamos siendo observados».

El estrés, especialmente el crónico, aumenta la frecuencia cardíaca y la presión arterial. Además, puede generar tensión muscular, provocando dolores de cabeza, cuello y espalda. También puede derivar en ansiedad, depresión, falta de concentración, irritabilidad, problemas de memoria e insomnio; y causar malestar estomacal, diarrea, estreñimiento o náuseas.

Asimismo, puede producir que el sistema inmunológico se debilite, haciendo al organismo más propenso a infecciones y enfermedades. Conocer nuestros niveles de estrés, es el primer paso para bajarlos y evitar comorbilidades.