Predecir las crisis de salud mental a través de un algoritmo
Un algoritmo de aprendizaje automático que ha logrado predecir con exactitud las crisis de salud mental en un entorno real, según los resultados de un estudio publicado en la revista ‘Nature Medicine’. Esta tecnología podría permitir una intervención temprana y mejorar los resultados de los pacientes.
Los investigadores han desarrollado un modelo de aprendizaje automático que ha utilizado historias clínicas electrónicas anónimas de más de 17 mil pacientes para supervisarlos continuamente en busca de riesgo de crisis de salud mental.
De hecho, se ha comprobado que el modelo predice correctamente más de la mitad de las crisis con 28 días de antelación, sin una tasa considerable de falsos positivos. Un estudio posterior de seis meses de duración evaluó el uso de dicho algoritmo en la práctica clínica. Hasta en un 64% de los casos, el modelo demostró ser clínicamente valioso, tanto en lo que respecta a la gestión de los casos como a la mitigación del riesgo de crisis.
Esta investigación explora la viabilidad de predecir cualquier evento de crisis de salud mental, independientemente de su causa o del trastorno mental subyacente, e investiga si dichas predicciones pueden aportar un valor añadido a la práctica clínica.
La identificación oportuna de pacientes que están en riesgo de una crisis de salud mental puede conducir a mejores resultados. El siguiente paso es validar el modelo en otros sistemas sanitarios y emprender los estudios a mayor escala que serán necesarios para obtener la aprobación reglamentaria.
