¿Inteligencia artificial para detectar enfermedades mentales?
¿Y si una inteligencia artificial pudiera detectar señales tempranas de ansiedad o depresión antes de que se conviertan en un problema mayor? No es ciencia ficción, es una realidad que está revolucionando el campo de la salud mental. Gracias a algoritmos avanzados, la IA puede analizar patrones de lenguaje, tono de voz y comportamiento digital para ayudar en la identificación temprana de trastornos emocionales.
Así lo evidenció un estudio reciente, publicado en JAMA Psychiatry, que sugiere que los modelos de aprendizaje automático entrenados con datos clínicos podrían acelerar este proceso, mejorando los pronósticos y reduciendo el tiempo sin tratamiento de los pacientes.
De qué trata
El estudio, liderado por el Dr. Søren Dinesen Østergaard, profesor de la Universidad de Aarhus y del Hospital Universitario de Aarhus en Dinamarca, demuestra que esta tecnología podría identificar individuos de alto riesgo entre aquellos que ya reciben atención psiquiátrica por trastornos menos graves, como la depresión o la ansiedad.
“El aprendizaje automático aplicado a los datos de las historias clínicas electrónicas probablemente sea muy prometedor para ayudar en el diagnóstico de trastornos psiquiátricos complejos”, señalaron Østergaard y sus colegas.
La implementación de estos modelos permitiría una detección más temprana de signos de enfermedades mentales graves, posibilitando una intervención más oportuna.
No obstante, el estudio también resalta las limitaciones de la inteligencia artificial en este campo. En una entrevista de JAMA con el Dr. Roy Perlis, editor jefe de JAMA+ AI, Østergaard explicó que, si bien los modelos pueden ofrecer predicciones útiles, estas deben ser interpretadas con precaución y complementadas con la evaluación clínica tradicional.
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Lo que se encontró
Uno de los hallazgos clave del estudio es que los modelos lograron predecir con mayor precisión la esquizofrenia en comparación con el trastorno bipolar. Según Østergaard, esto podría deberse a que la esquizofrenia presenta manifestaciones iniciales más homogéneas «como episodios psicóticos con paranoia o alucinaciones auditivas».
«En contraste, el trastorno bipolar puede manifestarse de formas muy distintas, desde episodios de manía extrema hasta depresiones profundas, lo que dificulta su identificación temprana mediante modelos automatizados», dijo.
Otro punto relevante es que el modelo no proporciona diagnósticos definitivos, sino que orienta la atención hacia posibles trayectorias de enfermedad. Una predicción positiva debería incentivar a los profesionales de la salud a prestar mayor atención a síntomas de esquizofrenia o trastorno bipolar en consultas posteriores, facilitando así un diagnóstico más preciso y temprano.
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El estudio también reveló que las notas clínicas en los historiales médicos fueron una fuente de información especialmente útil para la predicción. En ellas, se identificaron patrones de hospitalización prolongada, síntomas positivos como alucinaciones y síntomas negativos como aislamiento social. Estos elementos, utilizados en conjunto, ayudaron a mejorar la precisión del modelo.
Sin embargo, al aplicar los modelos en distintos hospitales, los investigadores notaron una disminución en su rendimiento. Esto resalta la necesidad de ajustar y probar estos sistemas en cada contexto específico antes de su implementación clínica.
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En conclusión, aunque el uso del aprendizaje automático en psiquiatría aún enfrenta desafíos, los hallazgos de este estudio representan un paso importante hacia la detección temprana de enfermedades mentales graves. Con el refinamiento continuo de estos modelos, podrían convertirse en herramientas valiosas para mejorar la atención y el pronóstico de los pacientes en el futuro.
