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Los dispositivos wearables y los teléfonos inteligentes recopilan hoy un flujo silencioso de datos sobre ti: cuánto has dormido, qué tan inquieto fue ese sueño, tu frecuencia cardíaca en reposo, tu variabilidad de la frecuencia cardíaca (VFC) y aproximadamente cuántos pasos has dado. Algunas aplicaciones de bienestar mental pueden conectarse a ese flujo y colocarlo junto a tus valoraciones del estado de ánimo. La propuesta parece intuitiva: tu cuerpo probablemente sabe algo sobre cómo te encuentras. La realidad es considerablemente más compleja.

Lo que la investigación dice —y lo que no dice

Sueño

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

Pero la expresión «se asocia con» hace un trabajo muy importante en esas frases. A nivel poblacional, la relación es razonablemente consistente. A nivel de una sola persona durante una semana, es ruidosa. Puede que duermas mal un martes y te encuentres perfectamente funcional el miércoles. O que tengas una duración de sueño objetivamente normal y aun así te despiertes apagado. El tamaño del efecto varía enormemente entre personas y la dirección puede incluso invertirse: hay quienes refieren sentirse con más energía tras dormir algo menos durante periodos 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 de sensores ópticos de frecuencia cardíaca han sido comparados con la polisomnografía —el patrón de referencia clínico— y, si bien funcionan razonablemente bien para la duración total del sueño, son considerablemente menos fiables para clasificarlo en sueño ligero, profundo o REM. [3] Lo que tu teléfono denomina «sueño profundo» es una estimación, no una medición.

Frecuencia cardíaca en reposo

La frecuencia cardíaca en reposo (FCR) tiende a aumentar durante periodos 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 autoinformados a nivel de grupo. Sin embargo, la FCR se ve afectada por la hidratación, la cafeína, el alcohol, la temperatura ambiente, la postura durante la medición y el nivel de forma física. Una lectura puntualmente elevada dice muy poco. Una tendencia al alza sostenida durante días, junto a otras señales, merece más atención.

Variabilidad de la frecuencia cardíaca

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

No obstante, las mediciones de VFC obtenidas con dispositivos de consumo presentan limitaciones importantes. Este parámetro fluctúa de forma considerable a lo largo del día en función del patrón respiratorio, la posición corporal, el tiempo transcurrido desde el despertar y la actividad reciente. Un análisis de VFC significativo requiere condiciones estandarizadas: a primera hora de la mañana, en reposo y durante al menos varios minutos. La mayoría de los wearables toman muestras de forma oportunista, lo que limita la comparabilidad de las lecturas entre días. [3]

Número de pasos

La actividad física es uno de los factores con una asociación más sólida con el estado de ánimo en la literatura científica. Un metaanálisis publicado en 2022 en JAMA Psychiatry constató que niveles más altos de actividad física se asociaban con un menor riesgo de depresión en distintos diseños de estudio. [7] El número 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 dicen menos que diez pasos en un día que pasaste recorriendo un lugar que querías visitar.

El problema del individuo: los patrones poblacionales no predicen tu semana

La mayor parte de la investigación citada anteriormente proviene de estudios con cientos o miles de participantes. Las asociaciones estadísticas a esa escala no se traducen de forma directa en predicciones sobre una sola persona en un día concreto. Esto se conoce a veces como el problema de la ergodicidad en la ciencia psicológica: lo que es verdad como promedio entre personas no tiene por qué serlo dentro de una misma persona a lo largo del tiempo. [8]

Tus propios datos longitudinales —tu sueño junto a tus valoraciones del estado de ánimo, registrados 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 así, un patrón en tus propios datos sigue siendo una correlación. No te dice qué está impulsando qué.

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

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

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

Por qué los datos de salud son datos de categoría especial desde el punto de vista legal

Conforme al RGPD del Reino Unido y al RGPD de la UE, los datos de salud se clasifican como datos personales de «categoría especial», lo que refleja que su uso indebido conlleva un riesgo elevado de perjuicio. Su tratamiento requiere una base jurídica contemplada en el artículo 9(2) del reglamento. La base más relevante para una aplicación de consumo voluntaria es el artículo 9(2)(a): el interesado ha dado su consentimiento explícito al tratamiento para fines específicos. [10]

El consentimiento explícito implica algo más que marcar una casilla. Debe ser informado —es necesario saber qué datos se tratan y con qué finalidad—, otorgado libremente, específico para el fin en cuestión e inequívoco. Además, debe poder retirarse. Por eso las aplicaciones de salud legítimas presentan una solicitud de consentimiento clara antes de acceder a datos biométricos, y por eso esos datos no deberían destinarse a fines publicitarios ni venderse a terceros sin un consentimiento separado e igualmente explícito.

Si estás valorando si conceder a una aplicación de bienestar mental acceso a tus datos de salud, las preguntas clave son: ¿qué tipos de datos específicos va a leer?, ¿qué va a hacer con ellos?, ¿quién más podría recibirlos? y ¿cómo puedes revocar el acceso si cambias de opinión?

La correlación en tus propios datos: algo que vale la pena observar, no con lo que autodiagnosticarse

Una semana en la que tu sueño promedia cinco horas y tus valoraciones del estado de ánimo son sistemáticamente bajas es un patrón que merece atención. Puede propiciar una reflexión útil: ¿duermes menos a causa del estrés, o el sueño deficiente amplifica un estrés que de todos modos estaría ahí? ¿Hay algo más —presión laboral, una relación difícil, una enfermedad física— que esté afectando simultáneamente al sueño y al estado de ánimo?

Detectar un patrón es el inicio de una pregunta, no la respuesta a ella. El valor de ver juntos tus datos biométricos y tu estado de ánimo reside en que puede hacer visibles patrones que de otro modo no percibirías, no en que los explique.

El enfoque de MoodFire: mostrar tus propios datos sin exagerar

MoodFire es una aplicación de autoayuda basada en TCC, complementada con herramientas de tolerancia al malestar derivadas de la TDC, diseñada para el manejo cotidiano del estado de ánimo y la ansiedad. No es un dispositivo médico y no diagnostica ni trata ninguna afección.

Dentro de la sección Insights, existe una vista opcional de Cuerpo y estado de ánimo. Si decides conectar MoodFire a Apple HealthKit o a Android Health Connect —lo que requiere tu consentimiento explícito, gestionado conforme al artículo 9(2)(a) del RGPD—, esta vista sitúa tus valoraciones del estado de ánimo junto a datos biométricos como la duración del sueño y el número de pasos. Te muestra cómo son tus propios números uno al lado del otro a lo largo del tiempo.

La vista no te indica que tu sueño esté causando tu estado de ánimo, ni que una determinada lectura de VFC signifique algo en concreto. Muestra un registro visual de tus propios datos para que puedas detectar patrones y decidir si merece la pena comentarlos con tu médico, terapeuta u otro profesional. Si trabajas con un terapeuta, la función de exportación en PDF de MoodFire te permite compartir tus tendencias y patrones de estado de ánimo recientes.

La aplicación compañera para Apple Watch y Wear OS permite revisar cómo estás rápidamente desde tu muñeca, lo que facilita mantener unos registros de estado de ánimo consistentes que dan sustento a cualquier correlación biométrica. Unas valoraciones frecuentes y consistentes hacen que la detección de patrones sea más significativa que las entradas esporádicas. La función Check In se fundamenta en la investigación sobre etiquetado afectivo, que sugiere que nombrar las emociones con cierta precisión es en sí mismo una práctica útil, con independencia de cualquier dato biométrico. [11]

Los datos biométricos pueden ser un hilo más dentro de una imagen más completa de cómo te encuentras. Vale la pena tratarlos exactamente como eso: un hilo, leído con el escepticismo adecuado y en el contexto de tu propia experiencia vivida.