Cr\u00e9dito: Unsplash\/CC0 Dominio p\u00fablico <\/p>\n
Un algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico que predice el intento de suicidio se someti\u00f3 recientemente a un ensayo prospectivo en la instituci\u00f3n donde se desarroll\u00f3, el Centro M\u00e9dico de la Universidad de Vanderbilt. <\/p>\n
Durante los 11 meses consecutivos que concluyeron en abril de 2020, las predicciones se ejecutaron en silencio mientras se atend\u00eda a pacientes adultos en VUMC. El algoritmo, denominado modelo Vanderbilt Suicide Attempt and Ideation Likelihood (VSAIL), utiliza informaci\u00f3n de rutina de registros de salud electr\u00f3nicos (EHR) para calcular el riesgo de 30 d\u00edas de visitas posteriores por intento de suicidio y, por extensi\u00f3n, ideaci\u00f3n suicida.<\/p>\n
El suicidio ha ido en aumento en los EE. UU. durante una generaci\u00f3n y se estima que cobra la vida de 14 de cada 100.000 estadounidenses cada a\u00f1o, lo que lo convierte en la d\u00e9cima causa principal de muerte en el pa\u00eds. A nivel nacional, alrededor del 8,5 % de los intentos de suicidio terminan en la muerte.<\/p>\n
Colin Walsh, MD, MA y sus colegas evaluaron el rendimiento del algoritmo predictivo con miras a su posible implementaci\u00f3n cl\u00ednica. Informaron sobre el estudio en JAMA Network Open.<\/p>\n
Al estratificar a los pacientes adultos en ocho grupos seg\u00fan sus puntajes de riesgo seg\u00fan el algoritmo, el estrato superior por s\u00ed solo represent\u00f3 m\u00e1s de un tercio de todos los intentos de suicidio documentados en el estudio, y aproximadamente la mitad de todos los casos de ideaci\u00f3n suicida. Como se documenta en el EHR, una de cada 23 personas en este grupo de alto riesgo inform\u00f3 pensamientos suicidas y una de cada 271 intent\u00f3 suicidarse.<\/p>\n
\u00abHoy en todo el Centro M\u00e9dico, no podemos evaluar cada paciente por riesgo de suicidio en cada encuentro, ni deber\u00edamos hacerlo nosotros\u00bb, dijo Walsh, profesor asistente de Inform\u00e1tica Biom\u00e9dica, Medicina y Psiquiatr\u00eda. \u00abSin embargo, sabemos que algunas personas nunca son evaluadas a pesar de los factores que podr\u00edan ponerlas en mayor riesgo. Este modelo de riesgo es un primer paso en esa evaluaci\u00f3n y podr\u00eda sugerir qu\u00e9 pacientes deben evaluarse m\u00e1s en entornos donde las tendencias suicidas no se discuten con frecuencia\u00bb.<\/p>\n
Durante la prueba de 11 meses, se atendi\u00f3 a unos 78.000 pacientes adultos en el hospital, la sala de emergencias y las cl\u00ednicas quir\u00fargicas de VUMC. Como se document\u00f3 posteriormente en el EHR, 395 personas de este grupo informaron haber tenido pensamientos suicidas y 85 vivieron al menos un intento de suicidio, con 23 intentos repetidos que sobrevivieron.<\/p>\n
\u00abAqu\u00ed, por cada 271 personas identificadas en el m\u00e1s alto grupo de riesgo predicho, uno regres\u00f3 para recibir tratamiento por un intento de suicidio\u00bb, dijo Walsh. \u00abEste n\u00famero est\u00e1 a la par con los n\u00fameros necesarios para detectar problemas como el colesterol anormal y ciertos tipos de c\u00e1ncer. Es posible que preguntemos a cientos o incluso a miles de personas sobre pensamientos suicidas, pero no podemos preguntarles a los millones que visitan nuestro Centro M\u00e9dico cada a\u00f1o y no a todos. se debe preguntar a los pacientes. Nuestros resultados sugieren que la inteligencia artificial podr\u00eda ayudar como un paso para dirigir los recursos cl\u00ednicos limitados hacia donde m\u00e1s se necesitan\u00bb.<\/p>\n
Walsh, quien originalmente cre\u00f3 el algoritmo con colegas ahora en la Universidad Estatal de Florida , lo hab\u00eda validado previamente utilizando datos EHR retrospectivos de VUMC.<\/p>\n
\u00abEl Dr. Walsh y su equipo han demostrado c\u00f3mo realizar pruebas de estr\u00e9s y adaptar un modelo predictivo de inteligencia artificial en un registro de salud electr\u00f3nico operativo, allanando el camino para pruebas en el mundo real de las intervenciones de apoyo a la toma de decisiones\u00bb, dijo el autor principal del nuevo estudio, William Stead, MD, profesor de Inform\u00e1tica Biom\u00e9dica. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
Los sobrevivientes de accidentes cerebrovasculares pueden tener un mayor riesgo de suicidio Informaci\u00f3n de la revista:<\/strong> JAMA Network Open <\/p>\n Proporcionado por el Centro M\u00e9dico de la Universidad de Vanderbilt Cita<\/strong>: Inteligencia artificial calcula el riesgo de intento de suicidio (2021, 12 de marzo) recuperado el 30 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2021-03-artificial-intelligence-suicide.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":" Cr\u00e9dito: Unsplash\/CC0 Dominio p\u00fablico Un algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico que predice el intento de suicidio se someti\u00f3 recientemente a un ensayo prospectivo en la instituci\u00f3n donde se desarroll\u00f3, el Centro M\u00e9dico de la Universidad de Vanderbilt. Durante los 11 meses consecutivos que concluyeron en abril de 2020, las predicciones se ejecutaron en silencio mientras se … Continuar leyendo \u00abLa inteligencia artificial calcula el riesgo de intento de suicidio\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-18287","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/18287","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=18287"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/18287\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=18287"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=18287"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=18287"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}