Un equipo de investigadores polacos ha desarrollado un nuevo método para evaluar la gravedad de los síntomas maníacos y depresivos en personas con trastorno bipolar basándose en las características de su habla. Mediante una aplicación para smartphone, el equipo recopiló datos de voz y analizó sus características para predecir estados de ánimo con una precisión de alrededor del 71 %. El estudio se publicó en Acta Psychiatrica Scandinavica.
El trastorno bipolar es una enfermedad mental grave que se caracteriza por cambios extremos en el estado de ánimo, que van desde estados de euforia, conocidos como manía o hipomanía, hasta estados de depresión. Durante las fases maníacas, las personas pueden sentirse excesivamente enérgicas, eufóricas o irritables. Por el contrario, los episodios depresivos suelen implicar sentimientos de profunda tristeza, desesperanza, fatiga y falta de motivación. Estos cambios de humor pueden afectar gravemente la vida diaria de una persona, afectando su capacidad para dormir, concentrarse y realizar las actividades diarias.
Se estima que entre el 0,3% y el 3,5% de la población mundial padecerá trastorno bipolar en algún momento de su vida. Lamentablemente, los medicamentos existentes para el trastorno no siempre son muy eficaces. Aproximadamente el 22% de las personas con trastorno bipolar que toman regularmente medicamentos recetados sufren una recaída en un año determinado. Cada nuevo episodio tiende a empeorar el curso de la enfermedad, por lo que la detección temprana de los cambios en los síntomas es fundamental. Una intervención oportuna podría prevenir un episodio completo, mejorando el tratamiento general del trastorno y reduciendo el impacto a largo plazo en la vida de los pacientes.
Reconociendo esta necesidad, la autora principal del estudio, Katarzyna Kaczmarek-Majer, y sus colegas intentaron determinar si la gravedad de los síntomas maníacos y depresivos podía predecirse utilizando las características del habla. Su objetivo era doble: identificar las características del habla que se correlacionaban más estrechamente con estos estados de ánimo y desarrollar un modelo estadístico que pudiera predecir la gravedad de los síntomas basándose en esas características.
En el estudio participaron 51 pacientes con diagnóstico de trastorno bipolar, con una edad media de 36 años. De los participantes, 28 eran mujeres. Los investigadores reclutaron pacientes de dos centros de tratamiento del trastorno bipolar: el Instituto de Psiquiatría y Neurología (IPiN) de Varsovia y la Universidad Médica de Poznan, ambos ubicados en Polonia.
Los participantes instalaron una aplicación para teléfonos inteligentes llamada BDmon, que se ejecutaba continuamente en segundo plano. La aplicación se activaba automáticamente cada vez que el participante hacía o recibía una llamada telefónica y grababa los primeros cinco minutos de cada conversación. Durante estas llamadas, la aplicación recopilaba varios parámetros del habla (como el tono, el volumen y la velocidad del habla) y los analizaba en tiempo real. Para garantizar la privacidad, la aplicación eliminaba la grabación después de analizar las características del habla y almacenaba solo las características extraídas. Esto garantizaba que no se guardara ningún contenido real de la conversación, lo que preservaba la confidencialidad de los participantes.
Los participantes utilizaron la aplicación durante una media de 208 días. Al mismo tiempo, los psiquiatras evaluaban periódicamente la gravedad de sus síntomas maníacos y depresivos utilizando dos herramientas clínicas bien establecidas: la Escala de Depresión de Hamilton de 17 ítems y la Escala de Manía de Young. Estas evaluaciones se realizaron cada tres meses, lo que proporcionó una comprensión integral del estado mental de cada participante a lo largo del tiempo.
Los resultados revelaron correlaciones significativas entre ciertas características del habla y la gravedad de los síntomas bipolares, con marcadas diferencias entre hombres y mujeres. En los hombres con síntomas depresivos más graves, se observaron varios cambios en el habla: tendían a hablar más bajo y con menos energía, su habla era más arrastrada, su voz era más suave (menos áspera e irregular) y a menudo hacían llamadas telefónicas más largas, durante las cuales hablaban durante períodos más largos. Estas características reflejan el estilo de comunicación lento y de baja energía que se observa a menudo en la depresión grave, donde el habla tiende a volverse más monótona y esforzada.
Sin embargo, en el caso de las mujeres, el estudio no encontró correlaciones significativas entre las características del habla y la gravedad general de la depresión. La única excepción fue en los casos de retraso psicomotor, una afección en la que los procesos físicos y mentales se ralentizan notablemente. En las mujeres con este síntoma se observó un habla más fuerte y con más irregularidades en la intensidad de la voz. Esto sugiere que las características del habla podrían reflejar ciertos síntomas depresivos específicos en las mujeres, pero la conexión entre el habla y la depresión es menos consistente en comparación con los hombres.
En los casos de manía, los patrones de habla también eran distintos entre los sexos. Los hombres con síntomas maníacos graves hablaban más alto y con más energía, con voces más ásperas, mayor variabilidad en la intensidad de la voz y un tono más agudo. Su habla era más rápida y clara, un sello distintivo del habla rápida y apresurada que suele observarse durante los episodios maníacos.
Las mujeres, en cambio, mostraron patrones de habla opuestos cuando sufrían una manía grave: tendían a hablar más tranquilamente y con menos energía, utilizando un tono de voz más bajo. Su habla también era más lenta, arrastrada y sus voces eran menos ásperas e irregulares. Estos hallazgos ponen de relieve una marcada diferencia de género en la forma en que la manía afecta los patrones de habla, ya que los hombres y las mujeres muestran características casi opuestas en su expresión vocal durante las fases maníacas.
Utilizando estos patrones de habla, los investigadores desarrollaron un modelo predictivo para estimar la gravedad de los síntomas maníacos y depresivos. El modelo fue capaz de predecir estados de ánimo con aproximadamente un 71% de precisión. Este éxito sugiere que el análisis de voz podría ser una herramienta poderosa para monitorear a los pacientes con trastorno bipolar, ayudando a los proveedores de atención médica a identificar cuándo un paciente podría estar pasando a un episodio maníaco o depresivo. Tales predicciones podrían impulsar intervenciones oportunas, previniendo potencialmente un episodio completo y mejorando el resultado general del tratamiento del paciente.
“El análisis del habla proporciona marcadores fisiológicos de los síntomas afectivos en el trastorno bipolar y las características acústicas extraídas del habla son eficaces para predecir las fases del trastorno bipolar. Esto podría personalizar el seguimiento y la atención de los pacientes con trastorno bipolar, ayudando a decidir si se debe consultar a un especialista”, concluyeron los autores del estudio.
El estudio supone una valiosa contribución al desarrollo de formas novedosas y discretas de evaluar la gravedad de los trastornos de salud mental. Sin embargo, sigue sin estar claro si el uso de medicamentos afectaría a los resultados y, en caso afirmativo, de qué manera. Los autores también señalan que los pacientes con síntomas maníacos tendían a apagar sus teléfonos o desinstalar la aplicación, lo que provocó la falta de datos que podrían haber influido en los hallazgos.
Fuente: Acta Psychiatrica Scandinavica.
Articulo original:
Titulo: “Acoustic features from speech as markers of depressive and manic symptoms in bipolar disorder: A prospective study”.
Autores: Katarzyna Kaczmarek-Majer, Monika Dominiak, Anna Z. Antosik, Olgierd Hryniewicz, Olga Kaminska, Karol Opara, Jan Owsinski, Weronika Radziszewska, Małgorzata Sochacka y Łukasz Swięcicki.