Un grupo de investigadores de la Universidad de Birmingham, desarrolló el método “machine learning” (aprendizaje automático), con el objetivo de reconocer con exactitud a pacientes con síntomas psicóticos y depresivos. Debido a la poca aparición de síntomas en estos pacientes, este nuevo avance ha significado un gran progreso para diagnosticar antes de tiempo.

A través de un análisis a los resultados de entrevistas, cuestionarios y datos de una resonancia magnética estructural de 300 pacientes que participaron en el estudio PRONOIA, se identificaron subgrupos de pacientes que podrían clasificarse como personas con psicosis sin síntomas depresivos o depresión sin síntomas psicóticos. De esta forma, el equipo identificó modelos de aprendizaje automático de depresión "pura" y psicosis "pura". Posterior a esto, se logró utilizar métodos de aprendizaje automático para aplicar estos modelos a personas con síntomas de ambas enfermedades. 

Resultados

El objetivo consistía en poder construir un perfil de la enfermedad con una mayor precisión para cada caso respectivo y además, compararlo con su diagnóstico original para calcular la precisión del nuevo experimento.

Como un descubrimiento adicional, el equipo halló que mientras que los pacientes con depresión como enfermedad primaria, eran más probables de ser diagnosticados con precisión, los pacientes con psicosis con depresión tenían síntomas que con mayor frecuencia tendían hacia la dimensión de la depresión.

El Sr. Lalousis agregó que "En este estudio, mostramos cómo el uso de algoritmos sofisticados de aprendizaje automático que tienen en cuenta factores clínicos, neurocognitivos y neurobiológicos puede ayudarnos a comprender la complejidad de las enfermedades mentales. En el futuro, creemos que el aprendizaje automático podría convertirse en una herramienta fundamental para la precisión del diagnóstico. Tenemos una oportunidad real de desarrollar métodos de diagnóstico basados ​​en datos: esta es un área en la que la salud mental va a la par con la salud física y es realmente importante que mantengamos ese impulso".

Revisa el estudio original en este LINK.