Apple está trabajando en una tecnología que podría ayudar a diagnosticar la depresión, la ansiedad y el declive cognitivo a través del teléfono iPhone. Eso dice un informe del diario The Wall Street Journal, que asegura que Apple está trabajando en ello en una alianza con la Universidad de California (UCLA) y la firma farmacéutica Biogen.
Tecnologías de este tipo servirían para detectar síntomas tempranos de males que se pueden tratar mejor si se diagnostican a tiempo. Y podría haber otro beneficio: muchas personas que quizás no tengan acceso a un especialista sí tienen acceso a un smartphone.
De acuerdo con el diario estadounidense, UCLA y Biogen ya están trabajando en unos estudios con voluntarios. “Los datos que se podrían usar incluyen el análisis de las expresiones faciales de los participantes, la forma como hablan, el ritmo y la frecuencia de sus caminatas, los patrones de sueño y las frecuencias cardíacas y respiratorias. También pueden medir la velocidad a la que escriben, la frecuencia de sus errores y el contenido de lo que escriben”, dice The Wall Street Journal.
Estas mediciones se realizarán a través de sensores y componentes del iPhone, como sus cámaras o los sistemas de audio, pero también a través del reloj Apple Watch, que puede medir parámetros como la actividad física y la calidad del sueño.
Para proteger la privacidad de las personas, los algoritmos de Apple que trabajan en los dispositivos de esos usuarios no envían datos a los servidores de Apple, sino que los procesan en los equipos locales, según el diario.
UCLA está realizando un estudio sobre estrés, ansiedad y depresión con 3.000 voluntarios, mientras que Biogen estudiará problemas cognitivos leves con 20.000 personas durante un período de dos años, la mitad de ellas con factores de riesgo para ese tipo de problemas.
Un artículo de Gizmodo explica, sin embargo, que estas investigaciones están en sus etapas iniciales y podrían nunca dar frutos, entre otros, por la gran cantidad de regulaciones que tendrían que superar, o simplemente porque los algoritmos no resulten suficientemente precisos para diagnosticar ese tipo de condiciones.
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