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Los dispositivos portátiles y los teléfonos inteligentes recopilan en silencio una cantidad considerable de datos sobre ti: cuánto dormiste, qué tan agitado estuvo ese sueño, tu frecuencia cardíaca en reposo, tu variabilidad de la frecuencia cardíaca (HRV) y aproximadamente cuántos pasos diste. Algunas apps de bienestar mental pueden conectarse a esa información y mostrarla junto a tus registros de estado de ánimo. La intuición detrás de la propuesta tiene sentido: el cuerpo y el estado de ánimo probablemente están relacionados. La realidad, sin embargo, es bastante más compleja.

Qué dice —y qué no dice— la investigación

Sueño

El sueño y el estado de ánimo están genuinamente relacionados. Un amplio conjunto de investigaciones encuentra que dormir menos o de forma más interrumpida se asocia con mayor afecto negativo al día siguiente, menor estado de ánimo positivo y mayor reactividad emocional. [1] Los estudios longitudinales muestran que el sueño deficiente persistente es un factor de riesgo para el inicio de depresión y trastornos de ansiedad, no solo un síntoma de ellos. [2] Hasta aquí, todo parece coherente.

Pero la expresión «se asocia con» está haciendo un trabajo enorme en esas frases. A nivel poblacional, la relación es razonablemente consistente. A nivel de una sola persona durante una semana, hay mucho ruido. Puede que duermas mal un martes y te sientas perfectamente funcional el miércoles. Puede que duermas una cantidad de horas objetivamente normal y aun así despertar sintiéndote apagado. El tamaño del efecto varía enormemente entre personas, y la dirección puede incluso invertirse: algunas personas reportan sentirse con más energía con un poco menos de sueño durante períodos de alta motivación.

El seguimiento del sueño con dispositivos de consumo añade otra capa de incertidumbre. Los dispositivos que estiman las fases del sueño a partir del movimiento de la muñeca o sensores ópticos de frecuencia cardíaca han sido comparados con la polisomnografía —el estándar de oro clínico— y, si bien funcionan razonablemente bien para la duración total del sueño, son considerablemente menos confiables para clasificarlo en sueño ligero, profundo o REM. [3] Lo que tu teléfono reporta como «sueño profundo» es una estimación, no una medición.

Frecuencia cardíaca en reposo

La frecuencia cardíaca en reposo (FCR) tiende a aumentar durante períodos de enfermedad física, sobreentrenamiento y, en algunos estudios, durante episodios de estrés psicológico elevado. [4] Algunos estudios han encontrado que una FCR elevada se correlaciona con síntomas de ansiedad y depresión autoreportados a nivel grupal. Pero la FCR se ve afectada por la hidratación, la cafeína, el alcohol, la temperatura ambiental, la postura durante la medición y el nivel de condición física. Una sola lectura elevada dice muy poco. Una tendencia sostenida al alza durante varios días, junto con otras señales, sí merece más atención.

Variabilidad de la frecuencia cardíaca

La HRV —la variación en el tiempo entre latidos sucesivos— es posiblemente el biométrico con mayor sustento teórico en salud mental. Una HRV más alta se asocia con mayor tono vagal y se ha vinculado a una mejor regulación emocional y menor ansiedad rasgo en entornos de investigación. [5] Una HRV reducida se ha observado durante episodios depresivos y en personas con trastornos de ansiedad. [6]

Sin embargo, las mediciones de HRV de los dispositivos de consumo tienen advertencias importantes. La métrica fluctúa considerablemente durante el mismo día según el patrón respiratorio, la posición corporal, el tiempo transcurrido desde que se despertó y la actividad reciente. Un análisis significativo de HRV suele requerir condiciones estandarizadas: a primera hora de la mañana, en reposo y durante al menos varios minutos. La mayoría de los dispositivos portátiles toman muestras de forma oportunista, lo que limita la comparabilidad de las lecturas entre días. [3]

Conteo de pasos

La actividad física tiene una de las asociaciones más sólidas con el estado de ánimo en la literatura científica. Un metaanálisis de 2022 publicado en JAMA Psychiatry encontró que niveles más altos de actividad física se asociaban con un menor riesgo de depresión en una variedad de diseños de estudio. [7] El conteo de pasos es una medida aproximada del nivel de actividad y probablemente el biométrico menos distorsionado por el hardware de consumo. Aun así, diez mil pasos en un día que pasaste con angustia te dicen menos que diez pasos en un día que pasaste caminando por un lugar que querías conocer.

El problema individual: los patrones poblacionales no predicen tu semana

La mayor parte de la investigación citada arriba proviene de estudios con cientos o miles de participantes. Las asociaciones estadísticas a esa escala no se traducen directamente en predicciones sobre una persona específica en un día determinado. A esto se le llama a veces el problema de la ergodicidad en la ciencia psicológica: lo que es verdad en promedio entre personas no necesariamente es verdad dentro de una sola persona a lo largo del tiempo. [8]

Tus propios datos longitudinales —tu sueño junto a tus registros de estado de ánimo, seguidos de forma consistente durante semanas— son en realidad más informativos sobre ti que cualquier estudio poblacional. Ese es un argumento genuino a favor del seguimiento personal. Pero incluso en ese caso, un patrón en tus propios datos sigue siendo una correlación. No te dice qué está generando qué.

HealthKit y Health Connect: qué son y cómo funciona el acceso

En dispositivos Apple, los datos de salud y actividad física se consolidan en HealthKit, un framework que almacena información de la app Salud, el Apple Watch y dispositivos de terceros. En Android, el equivalente es Health Connect, introducido por Google como una plataforma unificada de datos de salud. [9] Ambas plataformas están diseñadas para que las apps puedan solicitar acceso de lectura o escritura a tipos de datos específicos —análisis del sueño, frecuencia cardíaca, conteo de pasos, entre otros— y el usuario debe conceder ese acceso de forma explícita. Puede revocarse en cualquier momento desde la configuración del dispositivo.

Esta arquitectura de consentimiento voluntario es importante. Los datos de salud no se recopilan de forma pasiva ni por defecto. Si nunca le otorgas a una app de bienestar acceso a HealthKit o Health Connect, no recibirá nada de esas fuentes.

Por qué los datos de salud son datos de categoría especial bajo la ley

Bajo el GDPR del Reino Unido y el GDPR de la UE, los datos de salud se clasifican como datos personales de «categoría especial», reconociendo que su uso indebido conlleva un riesgo elevado de daño. Su procesamiento requiere una base legal del Artículo 9(2) del reglamento. La base más relevante para una app de consumo voluntaria es el Artículo 9(2)(a): el titular de los datos ha dado su consentimiento explícito para el procesamiento con fines específicos. [10]

El consentimiento explícito va más allá de marcar una casilla. Debe ser informado —tienes que saber qué datos se procesan y por qué—, otorgado libremente, específico para el propósito e inequívoco. También debes poder retirarlo. Por eso las apps de salud legítimas presentan un aviso de consentimiento claro antes de acceder a datos biométricos, y por eso esos datos no deberían reutilizarse para publicidad ni venderse a terceros sin un consentimiento igualmente explícito y separado.

Si estás evaluando si concederle a una app de bienestar mental acceso a tus datos de salud, las preguntas clave son: ¿qué tipos de datos específicos leerá?, ¿qué hará con ellos?, ¿quién más podría recibirlos? y ¿cómo revocas el acceso si cambias de opinión?

Correlación en tus propios datos: vale la pena notarla, no diagnosticar con ella

Una semana en la que tu sueño promedia cinco horas y tus registros de estado de ánimo están consistentemente bajos es un patrón que vale la pena notar. Puede invitar a una reflexión útil: ¿estás durmiendo menos a causa del estrés, o el sueño deficiente está amplificando un estrés que de todas formas habría estado ahí? ¿Hay algo más —presión laboral, una relación difícil, una enfermedad física— que esté afectando tanto el sueño como el estado de ánimo al mismo tiempo?

Notar un patrón es el inicio de una pregunta, no la respuesta a una. El valor de ver tus propios datos biométricos y de estado de ánimo juntos es que puede hacer visibles patrones que de otra forma no registrarías, no que los explique.

El enfoque de MoodFire: mostrar tus propios datos sin exagerar lo que significan

MoodFire es una app de autoayuda basada en TCC, complementada con herramientas de tolerancia al malestar derivadas de la DBT, pensada para el día a día con el estado de ánimo y los momentos difíciles. No es un dispositivo médico y no diagnostica ni trata ninguna condición.

Dentro de la sección Insights, hay una vista opcional de Cuerpo y estado de ánimo. Si decides conectar MoodFire a Apple HealthKit o Android Health Connect —lo que requiere tu consentimiento explícito, gestionado bajo el Artículo 9(2)(a) del GDPR— esta vista muestra tus registros de estado de ánimo junto a datos biométricos como la duración del sueño y el conteo de pasos. Te permite ver cómo lucen tus propios números uno al lado del otro a lo largo del tiempo.

La vista no te dice que tu sueño está causando tu estado de ánimo, ni que una lectura de HRV determinada significa algo en particular. Muestra un registro visual de tus propios datos para que puedas identificar patrones y decidir si vale la pena llevarlos a una conversación con un médico, terapeuta u otro profesional. Si trabajas con un terapeuta, la función de exportación en PDF de MoodFire te permite compartir con esa persona tus tendencias y patrones de estado de ánimo recientes de forma directa.

La app para Apple Watch y Wear OS permite revisar cómo estás directamente desde la muñeca, lo que facilita mantener registros consistentes de los datos subjetivos que dan sentido a cualquier correlación biométrica. Registros de estado de ánimo frecuentes y consistentes pueden hacer que la detección de patrones sea más significativa que entradas esporádicas. La función Check In se apoya en la investigación sobre etiquetado del afecto, que sugiere que nombrar las emociones con cierta especificidad es en sí mismo una práctica útil, independientemente de cualquier dato biométrico. [11]

Los datos biométricos pueden ser uno de los hilos de una imagen más rica sobre cómo estás. Vale la pena tratarlos exactamente como eso: un hilo más, leído con el escepticismo apropiado y en contexto con tu propia experiencia vivida.