IA utilizada para predecir síntomas tempranos de esquizofrenia en familiares de pacientes
Sunil Kalmady Vasu (centro) dirigió un estudio reciente con otros investigadores de la U of A, incluidos Russ Greiner (izquierda), Andrew Greenshaw (derecha) y Serdar Dursun (no aparece en la foto) , lo que demuestra que una herramienta de aprendizaje automático podría ayudar a predecir los primeros síntomas de la esquizofrenia en hermanos e hijos de pacientes, lo que podría conducir a un diagnóstico y tratamiento más tempranos. Crédito: Universidad de Alberta (tomada antes de la COVID-19)
Los investigadores de la Universidad de Alberta han dado otro paso adelante en el desarrollo de una herramienta de inteligencia artificial para predecir la esquizofrenia mediante el análisis de escáneres cerebrales.
En una investigación publicada recientemente, la herramienta se utilizó para analizar imágenes de resonancia magnética funcional de 57 familiares sanos de primer grado (hermanos o hijos) de pacientes con esquizofrenia. Identificó con precisión a las 14 personas que obtuvieron la puntuación más alta en una escala de rasgos de personalidad esquizotípica autoinformada.
La esquizofrenia, que afecta a 300 000 canadienses, puede causar delirios, alucinaciones, habla desorganizada, problemas para pensar y falta de motivación, y generalmente se trata con una combinación de medicamentos, psicoterapia y estimulación cerebral. Los familiares de primer grado de los pacientes tienen hasta un 19 por ciento de riesgo de desarrollar esquizofrenia durante su vida, en comparación con el riesgo de la población general de menos del uno por ciento.
«Nuestra herramienta basada en evidencia analiza el firma neuronal en el cerebro, con el potencial de ser más preciso que el diagnóstico mediante la evaluación subjetiva de los síntomas por sí solo», dijo el autor principal Sunil Kalmady Vasu, especialista sénior en aprendizaje automático de la Facultad de Medicina y Odontología.
Kalmady Vasu señaló que la herramienta está diseñada para ser una herramienta de apoyo a la toma de decisiones y no reemplazaría el diagnóstico realizado por un psiquiatra. También señaló que si bien tener rasgos de personalidad esquizotípicos puede hacer que las personas sean más vulnerables a la psicosis, no es seguro que desarrollen esquizofrenia en toda regla.
«El objetivo es que la herramienta ayude con diagnóstico temprano, para estudiar el proceso de la enfermedad de la esquizofrenia y para ayudar a identificar grupos de síntomas», dijo Kalmady Vasu, quien también es miembro del Alberta Machine Intelligence Institute.
La herramienta, denominada EMPaSchiz (Algoritmo de conjunto con Parcelaciones múltiples para la predicción de esquizofrenia), se utilizó anteriormente para predecir un diagnóstico de esquizofrenia con un 87 por ciento de precisión mediante el examen de escáneres cerebrales de pacientes. Fue desarrollado por un equipo de investigadores de la U of A y el Instituto Nacional de Salud Mental y Neurociencias de la India. El equipo también incluye a tres miembros del científico informático del Instituto de Salud Mental y Neurociencia de la U of A y presidente de CIFAR AI de Canadá, Russ Greiner de la Facultad de Ciencias, y los psiquiatras Andrew Greenshaw y Serdar Dursun, quienes también son autores del último artículo.
Kalmady Vasu dijo que los próximos pasos de la investigación probarán la precisión de la herramienta en individuos no familiares con rasgos esquizotípicos, y rastrearán a los individuos evaluados a lo largo del tiempo para saber si desarrollan esquizofrenia más adelante en la vida.
Kalmady Vasu también está utilizando los mismos principios para desarrollar algoritmos para predecir resultados como la mortalidad y los reingresos por insuficiencia cardíaca en pacientes cardiovasculares a través del Centro canadiense VIGOR.
«Las enfermedades mentales graves y los problemas cardiovasculares causan discapacidad funcional y perjudicar la calidad de vida», dijo Kalmady Vasu. «Es muy importante desarrollar herramientas objetivas y basadas en la evidencia para estos trastornos complejos que aquejan a la humanidad».
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La herramienta mejorada basada en IA aumenta la precisión del diagnóstico de esquizofrenia Más información: Sunil Vasu Kalmady et al, Ampliación del modelo de diagnóstico de esquizofrenia para predecir la esquizotipia en familiares de primer grado, npj Esquizofrenia (2020). DOI: 10.1038/s41537-020-00119-y Proporcionado por la Facultad de Medicina y Odontología de la Universidad de Alberta. Agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2021-01-ai-early-symptoms-schizophrenia-relatives.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.