El aprendizaje automático podría ayudar en los diagnósticos de salud mental
Crédito: CC0 Public Domain
Investigadores de la Universidad de Birmingham han desarrollado una forma de usar el aprendizaje automático para identificar con mayor precisión a los pacientes con una mezcla de síntomas psicóticos y depresivos.
Los pacientes con depresión o psicosis rara vez experimentan síntomas puramente de una u otra enfermedad. Históricamente, esto ha significado que los médicos de salud mental dan un diagnóstico de una enfermedad ‘primaria’, pero con síntomas secundarios. Hacer un diagnóstico preciso es un gran desafío para los médicos y los diagnósticos a menudo no reflejan con precisión la complejidad de la experiencia individual o, de hecho, la neurobiología.
Los médicos que diagnostican psicosis, por ejemplo, con frecuencia considerarían la depresión como una enfermedad secundaria, con implicaciones para las decisiones de tratamiento que se centran más en los síntomas de la psicosis (p. ej., alucinaciones o delirios).
Un equipo del Instituto de Salud Mental y el Centro para la Salud del Cerebro Humano de la Universidad de Birmingham, en colaboración con investigadores del consorcio PRONIA, buscaba explorar la posibilidad de utilizar el aprendizaje automático para crear modelos muy precisos de formas «puras» de ambas enfermedades y utilizarlos para investigar la precisión diagnóstica de una cohorte de pacientes con síntomas mixtos. Sus resultados se publican en Schizophrenia Bulletin.
«La mayoría de los pacientes tienen comorbilidades, por lo que las personas con psicosis también tienen síntomas depresivos y viceversa», explica el autor principal, Paris Alexandros Lalousis. «Eso presenta un gran desafío para los médicos en términos de diagnóstico y luego entrega de tratamientos que están diseñados para pacientes sin comorbilidad. No es que los pacientes estén mal diagnosticados, pero las categorías de diagnóstico actuales que tenemos no reflejan con precisión la realidad clínica y neurobiológica. «
Los investigadores examinaron las respuestas al cuestionario, las entrevistas clínicas detalladas y los datos de imágenes de resonancia magnética estructural de una cohorte de 300 pacientes que participaron en el estudio PRONIA, un estudio de cohorte financiado por la Unión Europea que se lleva a cabo en siete centros de investigación europeos. (www.pronia.eu).
Dentro de esta cohorte, los investigadores identificaron pequeños subgrupos de pacientes que podrían clasificarse como que sufrían psicosis sin síntomas de depresión o depresión sin síntomas psicóticos.
Usando estos datos, el equipo identificó modelos de aprendizaje automático de depresión ‘pura’ y psicosis ‘pura’. Luego pudieron usar métodos de aprendizaje automático para aplicar estos modelos a pacientes con síntomas de ambas enfermedades. El objetivo era construir un perfil de enfermedad altamente preciso para cada paciente y compararlo con su diagnóstico para ver qué tan preciso era.
El equipo descubrió que, si bien los pacientes con depresión como enfermedad primaria tenían más probabilidades de ser diagnosticado con precisión, los pacientes con psicosis con depresión tenían síntomas que con mayor frecuencia tendían hacia la dimensión de depresión. Esto puede indicar que la depresión juega un papel más importante en la enfermedad de lo que se pensaba anteriormente.
El Sr. Lalousis agregó: «Existe una necesidad apremiante de mejores tratamientos para la psicosis y la depresión, condiciones que constituyen un importante problema de salud mental». desafío en todo el mundo. Nuestro estudio destaca la necesidad de que los médicos comprendan mejor la compleja neurobiología de estas afecciones y el papel de los síntomas comórbidos; en particular, considerando detenidamente el papel que desempeña la depresión en la enfermedad».
«En este estudio, hemos demostrado cómo el uso de sofisticados algoritmos de aprendizaje automático que tienen en cuenta factores clínicos, neurocognitivos y neurobiológicos puede ayudarnos a comprender la complejidad de las enfermedades mentales. En el futuro, creemos que el aprendizaje automático podría convertirse en una herramienta fundamental para un diagnóstico preciso. Tenemos una oportunidad real de desarrollar métodos de diagnóstico basados en datos. Esta es un área en la que la salud mental está a la par de la salud física y es realmente importante que mantengamos ese impulso».
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El tratamiento dirigido para la depresión podría beneficiar a los pacientes con psicosis Más información: Paris Alexandros Lalousis et al. Heterogeneidad y clasificación de la psicosis y la depresión de inicio reciente: un enfoque de aprendizaje automático multimodal, Schizophrenia Bulletin (2020). DOI: 10.1093/schbul/sbaa185 Proporcionado por la Universidad de Birmingham Cita: El aprendizaje automático podría ayudar a los diagnósticos de salud mental (8 de febrero de 2021) recuperado el 30 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2021 -02-machine-aid-mental-health.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.