La Inteligencia Artificial es Capaz de Detectar los Trastornos Mentales

El aprendizaje automático logra clasificar la esquizofrenia con alta precisión.

En un estudio publicado la semana pasada en la revista NPI Esquizofrenia, investigadores de la Universidad de Alberta en Canadá y el Instituto Nacional de Salud Mental y Neurociencias de India, crearon un algoritmo de aprendizaje automático que clasifica los casos de esquizofrenia basándose en imágenes cerebrales con un 87% de precisión.

El aprendizaje automático se utiliza cada vez más como una herramienta para ayudar a los médicos con una gran variedad de propósitos. Esto se debe en gran parte a las capacidades mejoradas de reconocimiento de patrones y predicción de la visión por computadora mediante el aprendizaje profundo.

En los últimos años, el aprendizaje automático ha ido ganando terreno en las industrias del cuidado de la salud, biotecnología, farmacéutica y ciencias de la vida. La Administración de Drogas y Alimentos de EE. UU. ha aprobado varios dispositivos médicos que utilizan inteligencia artificial para una variedad de propósitos, como la detección de hemorragias cerebrales, derrames cerebrales, retinopatía diabética, fracturas de muñeca, enfermedad de las arterias coronarias, daño al tejido pulmonar, concentración de hierro en el hígado, anomalías en la mamografía, cálculos renales, flujo sanguíneo cerebral y más. Estos son ejemplos de usos pioneros de la IA para los trastornos del cuerpo. Lo que está en el horizonte es la aplicación de algoritmos de inteligencia artificial para la salud mental, como se ilustra como prueba de concepto en este nuevo estudio de investigación.

“El objetivo de nuestro estudio fue mejorar la precisión de la predicción diagnóstica, en comparación con los resultados reportados en la literatura, mediante el diseño de un proceso de creación y aprendizaje de características que incorpore conocimientos previos de neuroanatomía y neurofisiología”, escribieron los investigadores.

La esquizofrenia es un trastorno neuropsiquiátrico que afecta a 20 millones de personas en todo el mundo, según cifras de 2017 de Our World in Data. Hay alrededor de 3,5 millones de estadounidenses a los que se les ha diagnosticado esquizofrenia y se encuentra entre las principales causas de discapacidad, según la Alianza de Estados Unidos para la esquizofrenia y trastornos relacionados (SARDAA).

“Los modelos de resonancia magnética con aprendizaje automático tienen el potencial de identificar marcadores biológicos y delinear grupos de síntomas”, escribió Sunil Kalmady , quien dirigió una investigación .

La esquizofrenia es un trastorno mental grave que afecta la cognición , la percepción, el comportamiento, las emociones y las relaciones con los demás. Las personas con esquizofrenia pueden tener alucinaciones , delirios, habla desorganizada, comportamiento catatónico o desorganizado y dificultad para separar lo imaginario de la realidad.

“A pesar de décadas de investigación, no existen marcadores etiopatofisiológicos precisos y confiables para las principales afecciones psiquiátricas”, escribieron los investigadores.

Lo que distingue a este estudio de los demás es que muchos estudios anteriores utilizaron exploraciones de resonancia magnética funcional que se “confundían con los efectos de los fármacos antipsicóticos” y, por lo tanto, “esas exploraciones no se correspondían con el punto del primer contacto médico, por lo que es posible que no conduzcan a modelos de diagnóstico óptimos”. ” El equipo utilizó datos de pacientes que fueron diagnosticados con esquizofrenia, pero que aún no estaban tomando ningún medicamento.

Los investigadores también señalan que otros estudios con una precisión superior al 80 por ciento utilizaron conjuntos de datos pequeños, que pueden no ser adecuados para capturar la naturaleza heterogénea de la esquizofrenia. Este estudio utilizó datos de 174 sujetos (81 pacientes y 93 controles). Los pacientes eran del Instituto Nacional de Salud Mental y Neurociencias (NIMHANS, India), que cumplían con los criterios del DSM-IV para la esquizofrenia. Los voluntarios fueron preseleccionados para eliminar a aquellos con algún diagnóstico psiquiátrico para el grupo de control.

El equipo nombró a su herramienta de inteligencia artificial “EMPaSchiz”, que es la abreviatura del algoritmo Ensemble con múltiples parcelaciones para la predicción de esquizofrenia. Se utilizó MATLAB (The MathWorks, Inc) para el preprocesamiento y la extracción de características. EMPaSchiz utiliza clasificadores de regresión logística .

“Nuestro modelo general implica apilar predicciones de varios modelos de fuente única, cada uno basado en el conjunto específico de características relacionadas con la actividad regional de resonancia magnética funcional y la conectividad funcional, y un esquema de parcelación específico a priori”, escribieron los investigadores.

Con esta nueva prueba de concepto, los científicos han proporcionado una nueva demostración del poder del aprendizaje automático para ayudar a identificar la esquizofrenia, allanando el camino para que la IA ayude a los médicos como una herramienta de salud mental en el futuro.

 Fuente: Cami Rosso/ Psychology Today

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