¿Puede tu teléfono detectar cambios de ánimo antes que tú?

Tu teléfono puede detectar cambios en los lugares a los que vas, la regularidad con la que te mueves y cuándo interactúas con él. Esos patrones suelen correlacionarse con síntomas de depresión y ansiedad. Es información científica útil, pero no significa que tu teléfono pueda diagnosticar la depresión ni advertirte de forma fiable que se aproxima un episodio bipolar.

El hallazgo más sólido es más limitado: las medidas pasivas de movilidad y ritmo diario se correlacionan con la carga de síntomas. Los patrones de movimiento derivados del GPS, la actividad basada en acelerómetros y el horario de sueño aparecen repetidamente en la investigación sobre fenotipado digital. La distancia entre esa asociación y un sistema de alertas clínicamente útil sigue siendo grande.

Qué pueden medir los teléfonos y dispositivos vestibles

El fenotipado digital consiste en usar datos generados durante el uso habitual de dispositivos para describir el comportamiento a lo largo del tiempo. Un teléfono puede registrar cambios de ubicación mediante GPS, movimiento mediante acelerómetros, horarios de uso de la pantalla y, en ocasiones, patrones de llamadas o Bluetooth. Los dispositivos vestibles añaden señales continuas relacionadas con la actividad y el sueño.

Los investigadores suelen convertir los datos brutos de ubicación en medidas como movilidad, entropía de ubicación o periodicidad de 24 horas. La entropía de ubicación describe aproximadamente cuán variados son los lugares en los que está una persona; la periodicidad describe si el movimiento sigue un patrón diario regular. Estos son marcadores conductuales, no mediciones directas del estado de ánimo, la motivación o la química cerebral.

Una revisión sistemática de 2024 de Choi et al., que abarcó 38 estudios sobre estrés, ansiedad y depresión leve, encontró que la menor movilidad por GPS y el movimiento circadiano irregular eran los correlatos de carga depresiva replicados de forma más consistente. El comportamiento sedentario derivado de acelerómetros también mostró una asociación recurrente. El tiempo de pantalla, los registros de comunicación y la proximidad social basada en Bluetooth aparecieron en varios estudios, pero con menor consistencia.

Dos revisiones posteriores llegaron a una conclusión similar. Bufano et al. en 2024 identificaron características derivadas del GPS y del sueño como candidatas principales para el seguimiento longitudinal del estado de ánimo. Amin et al. en 2025 también encontraron que las medidas relacionadas con el GPS y el sueño estaban entre las características principales en la investigación sobre seguimiento y predicción longitudinal de la depresión. Los modelos combinados que usaban datos de GPS, acelerómetros y sueño generalmente obtuvieron mejores resultados que los modelos basados únicamente en un sensor.

Esa consistencia importa, con una salvedad: la mayor parte de la investigación subyacente involucró a participantes no clínicos o a personas con síntomas leves. Un patrón que se correlaciona con una puntuación de cuestionario en estudiantes o empleados puede comportarse de manera diferente en alguien con trastorno depresivo mayor o trastorno bipolar.

Evidencia clínica: la alteración circadiana aparece en los datos de GPS

Un estudio prospectivo de 2022 ofrece la evidencia más directa en una muestra clínica con trastornos del estado de ánimo. Braund et al. siguieron durante 10 semanas a 121 pacientes reclutados en una clínica de trastornos del estado de ánimo de Sídney, recopilando datos de GPS y evaluaciones repetidas de síntomas en seis momentos.

Los investigadores utilizaron análisis espectral de mínimos cuadrados para estimar la periodicidad del GPS de 24 horas. Los participantes con puntuaciones más altas de depresión en el PHQ-9 presentaban menor periodicidad, mayor agrupamiento de ubicaciones y patrones de movimiento más alterados. La menor movilidad medida por GPS también se correlacionó con puntuaciones más altas de síntomas de manía. El estudio no estableció que el ritmo alterado causara síntomas ni que los síntomas causaran la alteración del ritmo. Encontró que ambos variaban conjuntamente.

El diseño aporta una relevancia clínica real, pero tiene límites. Procedía de un solo centro, no incluyó un grupo de control sano y tenía potencia para detectar asociaciones débiles. No proporcionó un umbral clínico validado, como un cambio concreto en la movilidad que deba desencadenar una llamada al psiquiatra. Un teléfono puede recopilar una enorme cantidad de datos sin saber qué significan para una persona en particular.

¿Podrían los datos pasivos predecir un episodio futuro?

La evidencia más cercana procede de un estudio de cohorte nacional surcoreano de 2023 de Lee et al. Los investigadores evaluaron prospectivamente si los fenotipos digitales en tiempo real, incluidos los datos sobre ritmo circadiano, podían predecir la recurrencia inminente de episodios del estado de ánimo en personas con trastorno depresivo mayor y trastorno bipolar diagnosticados. Esa pregunta es más clínicamente relevante que preguntar si los síntomas actuales se correlacionan con el movimiento actual.

Aun así, el informe disponible no aísla medidas de rendimiento para las características circadianas derivadas del GPS, como el área bajo la curva, la sensibilidad o la especificidad. Sin esas cifras, los lectores no pueden juzgar con qué frecuencia un modelo identificaría correctamente un episodio, cuántas falsas alarmas generaría o si podría cumplir el estándar para su uso clínico en el mundo real.

Más importante aún, la predicción no es tratamiento. Ninguna de las pruebas analizadas aquí muestra que las alertas derivadas de sensores condujeran a una atención más temprana, menos episodios, mejor funcionamiento o mejor calidad de vida. Un sistema de alerta útil necesita tanto una señal precisa como un plan de respuesta demostrado. La investigación aporta más evidencia para lo primero que para lo segundo.

El horario de sueño añade una segunda señal relacionada

Los teléfonos pueden captar información circadiana incluso sin GPS ni un dispositivo de muñeca. En un estudio transversal de 33 personas con insomnio y 33 controles sanos emparejados por edad y género, Lin et al. en 2023 compararon el horario de interacción con teléfonos inteligentes con la actigrafía convencional. La aplicación registró marcas temporales de uso del teléfono durante 2,097 días-persona, y sus patrones horarios se correlacionaron con índices circadianos medidos mediante actigrafía. Esto respalda la idea de que el momento en que una persona usa un teléfono puede contener información sobre su ritmo diario.

No establece que el uso del teléfono sea un sustituto de una evaluación clínica del sueño. Los registros de interacción también reflejan horarios laborales, cuidados de otras personas, viajes, hábitos de entretenimiento y la profundamente humana tendencia a revisar una cosa más a las 12:47 a. m.

Otros estudios apuntan en la misma dirección. El estudio longitudinal DeeP-DD examinó los patrones de sueño y actividad como biomarcadores conductuales en distintos diagnósticos psiquiátricos. Un estudio de 2025 de Chen et al. encontró que los patrones de descanso-actividad derivados de la actigrafía y de la interacción con teléfonos inteligentes se asociaban con la gravedad de la depresión y la comorbilidad con obesidad. Estos hallazgos respaldan la alteración circadiana como un marcador amplio conductual y de salud; no muestran un mecanismo específico de un diagnóstico ni prueban que corregir un ritmo medido trate la depresión.

Por qué la evidencia todavía no justifica una afirmación de predicción para consumidores

La pérdida de participantes es un problema importante. En la revisión de Choi, dos estudios grandes conservaron solo el 30.42% de los participantes inscritos (359 de 1,180) y el 18.8% (141 de 750). Entre los estudios no atípicos, el tamaño final medio de la muestra fue de 129.4, con una desviación estándar de 184.01. Cuando muchos participantes dejan de aportar datos, quienes permanecen pueden diferir en gravedad de los síntomas, comodidad con la tecnología, estabilidad de la rutina o las tres cosas. La dirección del sesgo resultante no es predecible.

El seguimiento también suele ser insuficiente para el tiempo necesario para comprender el trastorno bipolar. La mayoría de los estudios de la revisión duraron entre 14 y 153 días, aunque el patrón completo de episodios depresivos y maníacos puede desarrollarse a lo largo de meses o años. Una característica vinculada a la gravedad de los síntomas durante unas semanas de observación puede no predecir la recurrencia a lo largo de un ciclo completo de la enfermedad.

Los investigadores también calculan características de GPS aparentemente similares de distintas maneras: análisis espectral, medidas de entropía, medidas de varianza y algoritmos de agrupamiento. Esto impide una estimación clara de un nivel de precisión universal y dificulta establecer un umbral que funcione entre aplicaciones, clínicas, sistemas operativos y poblaciones. iOS y Android difieren en el acceso al GPS en segundo plano, el muestreo de acelerómetros y las reglas de permisos, lo que añade otra fuente de variación.

Los dispositivos vestibles no eliminan estos problemas. Una revisión sistemática de 2025 de Hassan et al. encontró que los dispositivos de consumo pueden captar señales físicas y conductuales relevantes en la enfermedad mental grave, incluido el trastorno bipolar, pero identificó carga para los participantes, datos faltantes y utilidad predictiva validada limitada. Durante una depresión o manía graves, las personas pueden dejar de usar un dispositivo o desvincularse del teléfono precisamente cuando el seguimiento sería más importante. La falta de datos forma parte del problema clínico, no es una molestia técnica menor.

Cómo usar los datos ahora

Si ya haces seguimiento del sueño, la actividad o el estado de ánimo, busca cambios respecto a tu propio valor basal: horarios de sueño cada vez más irregulares, una reducción sostenida del rango de movimiento o un cambio brusco en la rutina diaria. Considera esos cambios como señales para consultar contigo mismo, con una persona de confianza o con un profesional clínico, especialmente si acompañan cambios en el sueño, la energía, el pensamiento o la adherencia a la medicación.

No consideres una puntuación de estado de ánimo, un panel de un dispositivo vestible o un patrón de GPS como un diagnóstico. La monitorización pasiva puede añadir contexto al seguimiento de síntomas, pero no puede sustituir la evaluación clínica, y ninguna aplicación para consumidores ha demostrado una predicción fiable de episodios junto con mejores resultados para los pacientes. Los sensores son reales. La capa de interpretación clínica validada sigue en construcción.