Uso de IA detecta factores predictivos de suicidio en mujeres

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En la última edición de la revista European Journal of Psychotraumatology, uno de los artículos revelaría otra de las ventajas de la inteligencia artificial (IA) en psiquiatría: la herramienta tecnológica podría utilizarse para predecir el riesgo de suicidio en mujeres que sufren determinados trastornos relacionados con traumas.

Los participantes fueron 30 mujeres controles y 93 pacientes con trastorno de estrés postraumático (TEPT) y niveles variados de disociación que buscaban tratamiento, incluyendo algunas con TEPT subtipo disociativo y algunas con trastorno de la identidad disociativo (TID), explican los investigadores del Instituto Politécnico de Worcester (WPI) y el Hospital McLean de Belmont realizadores del estudio que tuvo una duración de 3 años.

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Para evaluar las opciones de la inteligencia artificial, el equipo de científicos desarrolló un algoritmo que predecía con exactitud los antecedentes de intentos de suicidio en el grupo de pacientes e identificaba subgrupos de pacientes con mayor riesgo de pensamientos y comportamientos suicidas. La idea del diseño de esta herramienta se sustentó en estudios científicos previos sobre el uso del aprendizaje automático y los patrones de comportamiento que se detectan en varias patologías.

Bajo esta idea, se diseñaron y aplicaron técnicas de IA que facilitaran la identificación de patrones y con base en ello, predecir la posibilidad de las pacientes de cometer suicidio. Los datos utilizados en los modelos incluían informes, entrevistas clínicas sobre traumas infantiles, depresión, disociación y TEPT.

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El estudio para medir el riesgo de suicidio tuvo doble enfoque

Según se describe en el artículo, se optó por un doble enfoque para llevar a cabo la investigación. En primer lugar, utilizó nuevos métodos de IA desarrollados con anterioridad para a agrupar los datos de la cohorte, teniendo como posibilidad el surgimiento de patrones. Este primer punto no solo se alcanzó sino que también reveló patrones distintos en la población de pacientes. Esos patrones determinaron un espectro de síntomas disociativos -incluido el distanciamiento de uno mismo o del entorno, normalmente como respuesta a un trauma- que se correlacionaba con intentos de suicidio previos.

El segundo enfoque consistió en entrenar un algoritmo para separar a los pacientes con distintos niveles de disociación de los 30 sujetos de control sanos del estudio. El algoritmo se centró en síntomas disociativos específicos como indicadores clave y predijo intentos de suicidio previos entre los pacientes del estudio con una precisión del 83%.

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inteligencia artificial predice riesgo de suicidio mujeres. Fuente European Journal
Fuente: European Journal of Psychotraumatology

“Es el caso perfecto para un enfoque de IA, que esencialmente está diseñado para reunir todos los datos clínicos y luego tamizarlos, terminando con un pequeño número de síntomas clínicos”, dijo Dmitry Korkin, catedrático de Informática Harold L. Jurist ’61, uno de los líderes de la investigación. A sus declaraciones añadió: “sabemos que las autolesiones suicidas son complejas y que no existe un enfoque único que se adapte a todos los casos. Sin embargo, a pesar de esta complejidad, podemos seguir trabajando para mejorar nuestra capacidad de evaluarla.”

Luego de obtener estos resultados, el equipo de investigadores planea ahora mejorar estos modelos y aplicarlos a futuros estudios, ampliando la cobertura a otras poblaciones susceptibles de sufrir ideación y comportamientos suicidas.

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