Herramienta basada en IA detecta el trastorno bipolar en etapas tempranas
Andrew Greenshaw, profesor y presidente asociado en el Departamento de Psiquiatría, dice que aplicar el aprendizaje automático al diagnóstico médico depende de tener datos estandarizados y consistentes disponibles para «enseñar» los sistemas basados en IA qué buscar. (Foto: Facultad de Medicina y Odontología)
Muchas personas con trastorno bipolar en etapa temprana o en el primer episodio tienen déficits cognitivos, como problemas con el procesamiento visual y la memoria espacial, pero esos déficits suelen ser tan sutiles que el trastorno puede desaparecer. sin diagnosticar durante años. Eso podría cambiar gracias a los investigadores de la Universidad de Alberta que han creado un modelo de aprendizaje automático que ayuda a identificar estos déficits sutiles con el objetivo de intervenir antes.
El estudio fue dirigido por Jeffrey Sawalha, un estudiante de doctorado que colabora con el Grupo de Investigación de Psiquiatría Computacional de la U of A.
El diagnóstico temprano es crucial para los pacientes con trastorno bipolar, ya que esto permite que los psiquiatras los traten antes. , antes de que los síntomas empeoren. La evidencia sugiere que los pacientes responden con mayor fuerza en las primeras etapas al tratamiento con litio.
«Si se puede usar la prueba cognitiva y el aprendizaje automático para detectar la forma sutil, para prevenir la progresión o la aparición de un estado maníaco episodio, esa es la clave. Obviamente, no podemos prevenir todos los casos, pero puede ser un gran beneficio para algunas personas», dijo Bo Cao, profesor asistente en el Departamento de Psiquiatría y miembro del grupo de psiquiatría computacional, que también incluye a Russ Greiner y Andrew Greenshaw. Los tres también son miembros del Instituto de Neurociencia y Salud Mental.
El grupo entrenó su modelo de aprendizaje automático comparando pacientes con trastorno bipolar crónico con individuos de control sanos, y luego demostró que este modelo aprendido podía distinguir primero: episodio de pacientes con trastorno bipolar de controles sanos con un 76 % de precisión. La herramienta resultante puede examinar los marcadores tempranos de los déficits cognitivos, que luego pueden usarse para la detección temprana del trastorno bipolar.
Una forma más fácil y accesible de recopilar datos
La U de A Los investigadores trabajaron con colaboradores en China, quienes recopilaron los datos utilizados en el modelo de aprendizaje automático. Los datos se obtuvieron mediante pruebas dirigidas a la función cognitiva. En este estudio, los pacientes fueron supervisados a medida que completaban las pruebas, pero la mayoría de las pruebas se podían realizar virtualmente usando una tableta.
Esto contrasta marcadamente con la práctica actual de obtener información a través de máquinas como las resonancias magnéticas. , que proporcionan imágenes de la estructura del cerebro. Según los investigadores, una simple prueba cognitiva analizada a través del aprendizaje automático puede generar datos igualmente valiosos.
«Si podemos obtener la misma información por centavos versus cientos de dólares, de inmediato versus dentro de tres semanas, en un ambiente libre de estrés frente a un ambiente hospitalario estresante, es una victoria general», dijo Greiner, profesor de la Facultad de Ciencias y miembro residente en el Instituto de Inteligencia de Máquinas de Alberta (Amii).
La nueva herramienta también es beneficiosa para monitorear la progresión de un paciente a lo largo del tiempo. «Cuando se trata de seguimientos, esa información también es más fácil de recopilar. Es una manera fácil de controlar los síntomas», dijo Sawalha.
Impulsar los modelos de aprendizaje automático
Greenshaw enfatizó la importancia de recopilación de datos consistente y estandarizada para ayudar a cultivar estos tipos de modelos de aprendizaje automático.
«Estos modelos son maravillosos, pero necesita los datos para construir los modelos, y una de las cosas que predecimos que sucederá con el aplicación del aprendizaje automático impulsará al sistema de salud a recopilar mejores medidas basadas en evidencia», dijo Greenshaw, profesor y presidente asociado del Departamento de Psiquiatría.
«Por ejemplo, en otro trabajo, Como hemos hecho con los medicamentos antidepresivos, un psiquiatra que trata de decidir qué medicamento usar tiene aproximadamente un 50 por ciento de posibilidades de hacerlo bien. Al aplicar el aprendizaje automático, puede obtener esa probabilidad mucho más alta, pero debe obtener la aprobación de los médicos. «
Perfeccionando y ampliando el modelo
El próximo paso eps en esta línea de investigación son para validar el modelo con un grupo más grande de personas para obtener un conjunto de datos más completo. Los investigadores también están interesados en usar potencialmente el modelo para observar las características psicóticas en la esquizofrenia y examinar las diferencias entre los déficits cognitivos en la esquizofrenia y el trastorno bipolar.
Para los pacientes con trastornos psiquiátricos, los problemas con el funcionamiento cognitivo y social a menudo son tan molestos como los propios síntomas, dijeron los investigadores. Para cuando las pruebas convencionales revelen los problemas, es posible que la calidad de vida del paciente ya se haya deteriorado. Al encontrar deficiencias cognitivas sutiles antes, la nueva herramienta ofrece la esperanza de una mejor calidad de vida para los pacientes.
Se publicó el estudio, «Identificación individualizada del primer episodio del trastorno bipolar mediante aprendizaje automático y pruebas cognitivas». en el Diario de Trastornos Afectivos.
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La herramienta mejorada basada en IA aumenta la precisión del diagnóstico de esquizofrenia Más información: Jeffrey Sawalha et al. Identificación individualizada del primer episodio de trastorno bipolar mediante aprendizaje automático y pruebas cognitivas, Journal of Affective Disorders (2020). DOI: 10.1016/j.jad.2020.12.046 Información de la revista: Journal of Affective Disorders
Proporcionado por la Universidad de Alberta Cita: Herramienta basada en IA detecta el trastorno bipolar en etapas anteriores (31 de marzo de 2021) recuperado el 30 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2021-03-ai-based-tool-bipolar-disorder-earlier.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.