Las herramientas de salud digital ofrecen nuevas oportunidades de atención personalizada

El seguimiento de los comportamientos, las preferencias y los perfiles motivacionales individuales para crear un «fenotipo conductual» se puede utilizar para personalizar las intervenciones de salud digital, como los programas de ejercicio. La forma en que las personas utilizan sus teléfonos inteligentes (por ejemplo, el uso de aplicaciones, el consumo de música y el uso diurno o nocturno) puede revelar características de la personalidad que, con el permiso de los pacientes, podrían utilizarse en el futuro para identificar los fenotipos conductuales y ayudar a orientar las intervenciones de salud.

••• La salud digital se ha convertido rápidamente en un componente fundamental de la prestación de atención médica en los Estados Unidos. Los sistemas de salud han implementado nuevas plataformas tecnológicas para permitir más visitas virtuales. Los pacientes utilizan cada vez más los teléfonos inteligentes para recibir información de salud y comunicarse con los proveedores de atención. Las aseguradoras de salud y las grandes empresas ofrecen incentivos para el uso de dispositivos portátiles y otros dispositivos de salud digitales a fin de hacer un mejor seguimiento de las conductas de salud diarias, como la actividad física, el peso y la adherencia a los medicamentos. Si bien estos cambios son muy prometedores, las intervenciones de salud digital a menudo no logran generar un cambio de comportamiento sostenido en muchos pacientes. Una de las principales razones es que la mayoría de estos programas ofrecen una oferta única a miles o incluso millones de personas que varían en muchos sentidos. Sabemos que cada paciente es diferente, no solo en términos de su historial médico, sino también de su personalidad, motivaciones y valores, y esas diferencias pueden amplificarse a la hora de tomar decisiones sobre su salud. Si bien un enfoque de «talle único» puede funcionar para algunos, seguro que no funcionará para todos los pacientes. Otros sectores que se digitalizaron mucho antes que el cuidado de la salud han desarrollado enfoques para ofrecer experiencias más personalizadas a los consumidores. Por ejemplo, Netflix utiliza su comportamiento de visualización para sugerirle contenido que se adapte a sus intereses. Amazon puede deducir de sus compras anteriores si es más probable que compre un libro infantil o una novela de ciencia ficción. Si busca en Google la palabra «clima», se obtienen resultados diferentes si se encuentra en Filadelfia y si se encuentra en Los Ángeles. Estas empresas hacen un seguimiento de los atributos individuales, incluidos los comportamientos, las preferencias y las experiencias, para crear un «fenotipo conductual» que, luego, se utiliza para predecir cómo adaptar la información y ofrecer una mejor experiencia. Creemos que el fenotipado conductual podría hacer que las soluciones de salud digital fueran más personalizadas y eficaces. Para demostrar su potencial, los miembros de nuestro grupo realizaron una serie de estudios con adultos con sobrepeso y obesidad de 40 estados de EE. UU. Los participantes fueron contratados por una gran consultora para un programa de seis meses que[probó el uso de la gamificación](https://jamanetwork.com/journals/jamainternalmedicine/fullarticle/2749761) para aumentar los niveles de actividad física. El recuento diario de pasos se rastreaba mediante dispositivos portátiles que transmitían datos a un[plataforma de monitorización remota](https://www.waytohealth.org/). Los participantes fueron asignados al azar a uno de los cuatro grupos y seleccionaron una meta de pasos diaria. En el grupo de control, recibieron comentarios del dispositivo portátil, pero no de otras intervenciones. Los otros tres grupos también se incluyeron en un [juego que utilizaba codazos conductuales e incentivos sociales](/2019/05/improving-health-care-by-gamifying-it). El juego se diferenció en los tres grupos en que se diseñó para mejorar el apoyo, la colaboración o la competencia. Después de seis meses, las tres versiones del juego aumentaron los niveles de actividad física en más que el grupo de control. Pero la competencia mejorada fue la que mejor funcionó y fue la única versión que provocó cambios sostenidos en la actividad física durante el período de seguimiento de tres meses tras el final del juego. Basándose en estos resultados iniciales, se podría suponer que, dado que el diseño de los juegos de competición funcionó mejor, debería extenderse a toda la población. Pero en un[estudio de seguimiento](https://journals.plos.org/plosone/article/authors?id=10.1371/journal.pone.0239288), descubrimos que tener en cuenta las características conductuales y psicológicas de una persona conducía a resultados dramáticamente diferentes. Antes de empezar el programa, los participantes completaron encuestas sobre sus rasgos de personalidad, preferencias de riesgo y apoyo social. También utilizaron un dispositivo portátil para establecer las medidas de actividad física de referencia. Usamos una técnica estadística llamada[análisis de clases latentes](https://en.wikipedia.org/wiki/Latent_class_model) para identificar los patrones ocultos en los datos que unían a las personas a través de un fenotipo conductual común. Surgieron tres grupos distintos. Un poco más de la mitad de las personas fueron designadas como «extrovertidas y motivadas». Estas personas tenían más probabilidades que otras de ser más extrovertidas y valientes, y de ejercer la autoeficacia (la habilidad de cumplir las metas). El juego competitivo funcionó bien para este grupo, pero los juegos mejorados de apoyo y colaboración no. Sin embargo, durante el período de seguimiento, los niveles de actividad del grupo extrovertido o motivado volvieron a la normalidad, incluso entre los que recibieron el juego de competición. Los programas de salud digital que se centran en este fenotipo tienen que ampliar la duración del programa o combinarlo con otros enfoques para mantener el cambio de comportamiento. Un segundo grupo se denominó «menos activo y menos social» e incluía a personas que tenían un menor apoyo social, que eran más introvertidas y menos abiertas y que tenían niveles de actividad física iniciales más bajos (como revelan los datos de los dispositivos portátiles). Las tres formas del juego funcionaron igual de bien para este grupo. Es importante destacar que los niveles de actividad se mantuvieron más altos al terminar el partido, lo que significa que este grupo adquirió un hábito más duradero, el objetivo clave del programa. Como las tres versiones del juego funcionaban, se podría pedir a los participantes en los programas gamificados para aumentar la actividad que elijan la experiencia que prefieran. El tercer grupo se denominó «en riesgo y menos motivado». Estas personas tenían menos determinación y autoeficacia, niveles más altos de[neuroticismo](https://www.britannica.com/science/neuroticism), mayor asunción de riesgos para la salud y la seguridad y peor calidad del sueño. Lamentablemente, ninguna de las versiones del juego funcionó para este grupo. Aunque es decepcionante, conocer esta información con antelación podría ayudar a redirigir los esfuerzos hacia otros enfoques que se adapten mejor a las personas de este grupo, como la colaboración con asesores de salud o trabajadores de salud comunitarios. ¿Qué podemos aprender de estos nuevos hallazgos? Del mismo modo que otros sectores adaptan sus ofertas digitales, los proveedores de atención médica podrían mejorar las iniciativas de salud digital ofreciendo experiencias más personalizadas y adaptadas con precisión a cada paciente. Cómo utilizan las personas sus teléfonos inteligentes (por ejemplo, el uso de las aplicaciones, el consumo de música y el uso diurno o nocturno) [puede revelar características de personalidad](https://www.pnas.org/content/117/30/17680) eso podría, con el permiso de los pacientes, utilizarse en el futuro para identificar los fenotipos conductuales y ayudar a orientar las intervenciones de salud. También se pueden utilizar dispositivos portátiles como el Apple Watch y el Fitbit para obtener información sobre el fenotipo. Cambiar el comportamiento siempre va a ser difícil, pero utilizar el fenotipado conductual para personalizar el diseño de las soluciones de salud digitales podría hacerlo un poco más fácil.