{"id":13884,"date":"2022-08-30T10:16:58","date_gmt":"2022-08-30T15:16:58","guid":{"rendered":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/cientificos-identifican-algoritmo-de-flujo-de-trabajo-para-predecir-psicosis\/"},"modified":"2022-08-30T10:16:58","modified_gmt":"2022-08-30T15:16:58","slug":"cientificos-identifican-algoritmo-de-flujo-de-trabajo-para-predecir-psicosis","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/cientificos-identifican-algoritmo-de-flujo-de-trabajo-para-predecir-psicosis\/","title":{"rendered":"Cient\u00edficos identifican algoritmo de flujo de trabajo para predecir psicosis"},"content":{"rendered":"<p>Cr\u00e9dito: Pixabay\/CC0 Dominio p\u00fablico <\/p>\n<p>Cient\u00edficos del Instituto Max Planck de Psiquiatr\u00eda, dirigidos por Nikolaos Koutsouleris, combinaron evaluaciones psiqui\u00e1tricas con modelos de aprendizaje autom\u00e1tico que analizan datos cl\u00ednicos y biol\u00f3gicos. Aunque los psiquiatras hacen predicciones muy precisas sobre los resultados positivos de la enfermedad, es posible que subestimen la frecuencia de los casos adversos que provocan reca\u00eddas. El reconocimiento de patrones algor\u00edtmicos ayuda a los m\u00e9dicos a predecir mejor el curso de la enfermedad. <\/p>\n<p>Los resultados del estudio muestran que es la combinaci\u00f3n de inteligencia artificial y humana la que optimiza la predicci\u00f3n de enfermedades mentales. \u00abEste algoritmo nos permite mejorar la prevenci\u00f3n de la psicosis, especialmente en pacientes j\u00f3venes de alto riesgo o con depresi\u00f3n emergente, e intervenir de una manera m\u00e1s espec\u00edfica y oportuna\u00bb, explica Koutsouleris.<\/p>\n<p>El algoritmo no reemplaza el tratamiento por parte de profesionales m\u00e9dicos; m\u00e1s bien, ayuda a la toma de decisiones y proporciona recomendaciones sobre si se deben realizar m\u00e1s ex\u00e1menes de forma individual. Usando el algoritmo, los m\u00e9dicos pueden identificar en una etapa temprana los pacientes que necesitan una intervenci\u00f3n terap\u00e9utica y los que no. \u00abLos resultados de nuestro estudio podr\u00edan ayudar a impulsar un proceso rec\u00edproco e interactivo de validaci\u00f3n cl\u00ednica y mejorar las herramientas de pron\u00f3stico en los servicios de detecci\u00f3n del mundo real\u00bb, resume Koutsouleris.<\/p>\n<p>El estudio se publica en JAMA Psychiatry. <\/p>\n<p>Explore m\u00e1s<\/p>\n<p> Cinco subgrupos claramente definidos podr\u00edan conducir a mejores terapias para las psicosis <strong>M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Nikolaos Koutsouleris et al, Flujos de trabajo de aprendizaje autom\u00e1tico multimodal para la predicci\u00f3n de la psicosis en pacientes con alto riesgo cl\u00ednico S\u00edndromes y depresi\u00f3n de inicio reciente, JAMA Psychiatry (2020). DOI: 10.1001\/jamapsychiatry.2020.3604 <strong>Informaci\u00f3n de la revista:<\/strong> JAMA Psychiatry <\/p>\n<p> Proporcionado por Max Planck Society <strong>Cita<\/strong>: Los cient\u00edficos identifican un algoritmo de flujo de trabajo para predecir la psicosis (11 de enero de 2021) recuperado el 30 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2021-01-scientists-workflow-algorithm-psychosis.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Cr\u00e9dito: Pixabay\/CC0 Dominio p\u00fablico Cient\u00edficos del Instituto Max Planck de Psiquiatr\u00eda, dirigidos por Nikolaos Koutsouleris, combinaron evaluaciones psiqui\u00e1tricas con modelos de aprendizaje autom\u00e1tico que analizan datos cl\u00ednicos y biol\u00f3gicos. 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