Relojes inteligentes predicen recaídas de depresión: estudio
Un estudio de McMaster revela que smartwatches pueden anticipar recaídas depresivas semanas antes
La tecnología portátil comienza a abrir nuevas rutas dentro de la salud mental. Un estudio reciente sugiere que los relojes inteligentes podrían detectar señales tempranas de una recaída en depresión mayor incluso antes de que la persona perciba cambios emocionales o cognitivos.
La investigación, desarrollada por la McMaster University y publicada el 11 de febrero de 2026 en JAMA Psychiatry, encontró que los patrones de sueño y los ritmos de actividad diaria registrados por dispositivos de muñeca permiten identificar riesgos elevados de recaída con semanas —e incluso meses— de anticipación.
El hallazgo coloca a la tecnología wearable como una posible herramienta preventiva dentro del monitoreo clínico de trastornos depresivos recurrentes.
¿Cómo se realizó el estudio?
El análisis siguió a 93 adultos en Canadá que previamente se habían recuperado de un trastorno depresivo mayor. Durante el periodo de observación, los participantes utilizaron dispositivos de actigrafía de grado científico —tecnología similar a la de relojes comerciales como Fitbit o Apple Watch— que registraban de forma continua sus ciclos de sueño y actividad física.
El seguimiento se extendió entre uno y dos años, generando más de 32 mil días de datos conductuales y fisiológicos, una base que permitió a los investigadores identificar cambios progresivos previos a las recaídas.
Este tipo de monitoreo pasivo evitó depender exclusivamente de cuestionarios o reportes subjetivos, que suelen registrarse cuando los síntomas ya están presentes.
Patrones de sueño que anticipan recaídas
Uno de los hallazgos centrales fue la relación entre irregularidad del sueño y riesgo depresivo.
Los investigadores observaron que las personas con horarios de descanso más inestables presentaban casi el doble de probabilidad de recaer en comparación con quienes mantenían rutinas circadianas más consistentes.
Entre los marcadores más relevantes detectados destacan:
- Menor diferenciación entre actividad diurna y descanso nocturno
- Mayor tiempo despierto tras haberse dormido
- Horarios de sueño cada vez más erráticos antes de la recaída
El predictor más fuerte fue la pérdida de contraste entre vigilia y sueño: cuando el cuerpo mostraba patrones difusos entre día y noche, el riesgo de un nuevo episodio aumentaba de forma significativa.
El papel de la inteligencia artificial
El estudio también subraya el potencial de los algoritmos para interpretar estos datos de forma preventiva.
Benicio Frey, profesor del Departamento de Psiquiatría y Neurociencias del Comportamiento en McMaster, explicó que la integración entre sensores portátiles e inteligencia artificial podría transformar la atención en salud mental.
“Imagina un futuro donde un reloj inteligente pueda advertir a las personas con depresión: ‘Es muy probable que se presente un nuevo episodio en las próximas cuatro semanas. ¿Qué tal si consultas con tu proveedor de atención médica?’”.
La automatización de estas alertas permitiría intervenir antes de que los síntomas escalen, reduciendo hospitalizaciones, crisis severas o interrupciones funcionales.
Implicaciones clínicas y prevención
El monitoreo actual de recaídas depende en gran medida de que los pacientes reporten cambios emocionales, lo que suele ocurrir cuando el episodio ya está en curso.
Los sensores portátiles, en cambio, detectan variaciones fisiológicas y conductuales tempranas, lo que abre la puerta a estrategias de prevención más precisas.
El estudio recuerda que alrededor del 60% de las personas con depresión mayor sufren recaídas dentro de los cinco años, incluso bajo tratamiento, lo que convierte la detección temprana en un eje crítico del manejo clínico.
Según los investigadores, las alertas generadas por wearables podrían ayudar a los profesionales de salud a priorizar pacientes con mayor riesgo y ajustar tratamientos, terapias o seguimiento médico.
Tecnología portátil y salud mental
Los investigadores señalan que, aunque la relación entre sueño irregular y depresión ya era conocida, la capacidad de medir estos patrones de forma continua y pasiva representa un avance metodológico relevante.
El uso de sensores de muñeca permite recopilar información objetiva durante largos periodos, sin intervención activa del paciente, lo que mejora la precisión predictiva frente a evaluaciones clínicas puntuales.
Este enfoque podría extenderse a otros trastornos caracterizados por recaídas, donde la anticipación del episodio representa una ventaja terapéutica significativa.
EL EDITOR RECOMIENDA
