{"id":16047,"date":"2022-08-30T11:29:50","date_gmt":"2022-08-30T16:29:50","guid":{"rendered":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/el-aprendizaje-automatico-podria-ayudar-en-los-diagnosticos-de-salud-mental\/"},"modified":"2022-08-30T11:29:50","modified_gmt":"2022-08-30T16:29:50","slug":"el-aprendizaje-automatico-podria-ayudar-en-los-diagnosticos-de-salud-mental","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/el-aprendizaje-automatico-podria-ayudar-en-los-diagnosticos-de-salud-mental\/","title":{"rendered":"El aprendizaje autom\u00e1tico podr\u00eda ayudar en los diagn\u00f3sticos de salud mental"},"content":{"rendered":"<p>Cr\u00e9dito: CC0 Public Domain <\/p>\n<p>Investigadores de la Universidad de Birmingham han desarrollado una forma de usar el aprendizaje autom\u00e1tico para identificar con mayor precisi\u00f3n a los pacientes con una mezcla de s\u00edntomas psic\u00f3ticos y depresivos. <\/p>\n<p>Los pacientes con depresi\u00f3n o psicosis rara vez experimentan s\u00edntomas puramente de una u otra enfermedad. Hist\u00f3ricamente, esto ha significado que los m\u00e9dicos de salud mental dan un diagn\u00f3stico de una enfermedad &#8216;primaria&#8217;, pero con s\u00edntomas secundarios. Hacer un diagn\u00f3stico preciso es un gran desaf\u00edo para los m\u00e9dicos y los diagn\u00f3sticos a menudo no reflejan con precisi\u00f3n la complejidad de la experiencia individual o, de hecho, la neurobiolog\u00eda.<\/p>\n<p>Los m\u00e9dicos que diagnostican psicosis, por ejemplo, con frecuencia considerar\u00edan la depresi\u00f3n como una enfermedad secundaria, con implicaciones para las decisiones de tratamiento que se centran m\u00e1s en los s\u00edntomas de la psicosis (p. ej., alucinaciones o delirios).<\/p>\n<p>Un equipo del Instituto de Salud Mental y el Centro para la Salud del Cerebro Humano de la Universidad de Birmingham, en colaboraci\u00f3n con investigadores del consorcio PRONIA, buscaba explorar la posibilidad de utilizar el aprendizaje autom\u00e1tico para crear modelos muy precisos de formas \u00abpuras\u00bb de ambas enfermedades y utilizarlos para investigar la precisi\u00f3n diagn\u00f3stica de una cohorte de pacientes con s\u00edntomas mixtos. Sus resultados se publican en Schizophrenia Bulletin.<\/p>\n<p>\u00abLa mayor\u00eda de los pacientes tienen comorbilidades, por lo que las personas con psicosis tambi\u00e9n tienen s\u00edntomas depresivos y viceversa\u00bb, explica el autor principal, Paris Alexandros Lalousis. \u00abEso presenta un gran desaf\u00edo para los m\u00e9dicos en t\u00e9rminos de diagn\u00f3stico y luego entrega de tratamientos que est\u00e1n dise\u00f1ados para pacientes sin comorbilidad. No es que los pacientes est\u00e9n mal diagnosticados, pero las categor\u00edas de diagn\u00f3stico actuales que tenemos no reflejan con precisi\u00f3n la realidad cl\u00ednica y neurobiol\u00f3gica. \u00ab<\/p>\n<p>Los investigadores examinaron las respuestas al cuestionario, las entrevistas cl\u00ednicas detalladas y los datos de im\u00e1genes de resonancia magn\u00e9tica estructural de una cohorte de 300 pacientes que participaron en el estudio PRONIA, un estudio de cohorte financiado por la Uni\u00f3n Europea que se lleva a cabo en siete centros de investigaci\u00f3n europeos. (www.pronia.eu).<\/p>\n<p>Dentro de esta cohorte, los investigadores identificaron peque\u00f1os subgrupos de pacientes que podr\u00edan clasificarse como que sufr\u00edan psicosis sin s\u00edntomas de depresi\u00f3n o depresi\u00f3n sin s\u00edntomas psic\u00f3ticos. <\/p>\n<p>Usando estos datos, el equipo identific\u00f3 modelos de aprendizaje autom\u00e1tico de depresi\u00f3n &#8216;pura&#8217; y psicosis &#8216;pura&#8217;. Luego pudieron usar m\u00e9todos de aprendizaje autom\u00e1tico para aplicar estos modelos a pacientes con s\u00edntomas de ambas enfermedades. El objetivo era construir un perfil de enfermedad altamente preciso para cada paciente y compararlo con su diagn\u00f3stico para ver qu\u00e9 tan preciso era.<\/p>\n<p>El equipo descubri\u00f3 que, si bien los pacientes con depresi\u00f3n como enfermedad primaria ten\u00edan m\u00e1s probabilidades de ser diagnosticado con precisi\u00f3n, los pacientes con psicosis con depresi\u00f3n ten\u00edan s\u00edntomas que con mayor frecuencia tend\u00edan hacia la dimensi\u00f3n de depresi\u00f3n. Esto puede indicar que la depresi\u00f3n juega un papel m\u00e1s importante en la enfermedad de lo que se pensaba anteriormente.<\/p>\n<p>El Sr. Lalousis agreg\u00f3: \u00abExiste una necesidad apremiante de mejores tratamientos para la psicosis y la depresi\u00f3n, condiciones que constituyen un importante problema de salud mental\u00bb. desaf\u00edo en todo el mundo. Nuestro estudio destaca la necesidad de que los m\u00e9dicos comprendan mejor la compleja neurobiolog\u00eda de estas afecciones y el papel de los s\u00edntomas com\u00f3rbidos; en particular, considerando detenidamente el papel que desempe\u00f1a la depresi\u00f3n en la enfermedad\u00bb.<\/p>\n<p>\u00abEn este estudio, hemos demostrado c\u00f3mo el uso de sofisticados algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico que tienen en cuenta factores cl\u00ednicos, neurocognitivos y neurobiol\u00f3gicos puede ayudarnos a comprender la complejidad de las enfermedades mentales. En el futuro, creemos que el aprendizaje autom\u00e1tico podr\u00eda convertirse en una herramienta fundamental para un diagn\u00f3stico preciso. Tenemos una oportunidad real de desarrollar m\u00e9todos de diagn\u00f3stico basados en datos. Esta es un \u00e1rea en la que la salud mental est\u00e1 a la par de la salud f\u00edsica y es realmente importante que mantengamos ese impulso\u00bb. <\/p>\n<p>Explore m\u00e1s<\/p>\n<p> El tratamiento dirigido para la depresi\u00f3n podr\u00eda beneficiar a los pacientes con psicosis <strong>M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Paris Alexandros Lalousis et al. Heterogeneidad y clasificaci\u00f3n de la psicosis y la depresi\u00f3n de inicio reciente: un enfoque de aprendizaje autom\u00e1tico multimodal, Schizophrenia Bulletin (2020). DOI: 10.1093\/schbul\/sbaa185 Proporcionado por la Universidad de Birmingham <strong>Cita<\/strong>: El aprendizaje autom\u00e1tico podr\u00eda ayudar a los diagn\u00f3sticos 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 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: CC0 Public Domain Investigadores de la Universidad de Birmingham han desarrollado una forma de usar el aprendizaje autom\u00e1tico para identificar con mayor precisi\u00f3n a los pacientes con una mezcla de s\u00edntomas psic\u00f3ticos y depresivos. Los pacientes con depresi\u00f3n o psicosis rara vez experimentan s\u00edntomas puramente de una u otra enfermedad. 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