Se ha desarrollado una aplicación móvil en la Universidad Politécnica de Madrid para gestionar episodios de ansiedad en tiempo real, ofreciendo intervenciones personalizadas y apoyo inmediato para mejorar el bienestar emocional.
En la actualidad, se evidencia una necesidad urgente de desarrollar sistemas digitales inteligentes que ayuden a las personas a gestionar episodios de ansiedad en tiempo real. Estos sistemas deben complementar los enfoques psicológicos y farmacológicos tradicionales, dado que los tratamientos convencionales presentan limitaciones como barreras de accesibilidad, retrasos en la atención y falta de monitorización personalizada continua.
Un trabajo realizado en la Escuela Técnica Superior de Ingenieros Informáticos (ETSI Informáticos) de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) ha dado lugar a la creación de una aplicación móvil diseñada para facilitar la gestión de episodios de ansiedad. Esta herramienta ofrece respuestas inmediatas mediante intervenciones breves y personalizadas, contribuyendo así a mejorar el estado de ánimo del usuario y ayudándole a recuperar el equilibrio emocional.
Los trastornos de ansiedad generalizada y los ataques de pánico son cada vez más comunes, afectando significativamente la vida diaria y la calidad de vida de quienes los padecen. Aunque existen tratamientos efectivos, no siempre se dispone de apoyo profesional inmediato durante los primeros momentos del episodio. Por ello, contar con herramientas accesibles y adaptadas a cada usuario resulta crucial para intervenir tempranamente ante los signos iniciales de ansiedad, evitando que la sintomatología empeore.
La aplicación desarrollada por la alumna María García Ocón, bajo la dirección de la profesora María del Pilar Herrero Martín, integra un sistema basado en una arquitectura multiagente. Este sistema permite monitorizar y analizar el estado emocional del usuario mediante cuestionarios de autoevaluación y mediciones biométricas, como la frecuencia cardíaca. De esta manera, se obtiene una visión más completa durante un episodio de ansiedad.
A través del uso de técnicas avanzadas como el aprendizaje por refuerzo, el sistema puede procesar información y seleccionar automáticamente la intervención más adecuada para cada situación. Esto significa que el sistema se ajusta progresivamente a las características individuales del usuario, ofreciendo intervenciones cada vez más precisas basadas en sus respuestas observadas. Las estrategias incluyen ejercicios de respiración y pautas para regular fisiológicamente al usuario.
Desde una perspectiva social y tecnológica, este tipo de desarrollos representa un avance significativo en el ámbito de la salud mental digital. La aplicación no solo brinda apoyo inmediato y personalizable en momentos críticos, sino que también amplía las oportunidades de intervención más allá del entorno clínico tradicional. La combinación entre datos fisiológicos y evaluaciones subjetivas mejora notablemente la detección temprana de cambios en el bienestar emocional.
"Este sistema no pretende sustituir a los profesionales de la salud mental, sino complementarlos con un recurso tecnológico que facilite la autogestión del bienestar," concluyen las investigadoras sobre esta innovadora herramienta.
Referencia:
María García-Ocón, Pilar Herrero-Martín. Towards Intelligent Care: Computational Multi-Agent Architectures for Digital Management of Anxiety Episodes and Personal Well-Being. Appl. Sci. 2025, 15(19), 10544; https://doi.org/10.3390/app151910544