Salud

Cómo la inteligencia artificial puede ayudarlo a elegir los mejores tratamientos para la depresión para usted La IA está lista para provocar un cambio radical en el trabajo de oficina. Pero todavía hay «trabajo por hacer para la gente», Estados Unidos necesita volver a los hechos.

Buscar ayuda para la depresión ya es bastante difícil. No facilita las cosas que probar diferentes tratamientos para encontrar algo que funcione pueda llevar semanas, meses o más. Por lo general, los médicos comienzan a administrar antidepresivos a los pacientes, pero estos tardan al menos cuatro semanas en comenzar a hacer efecto, y las investigaciones han demostrado que solo alrededor del 30% responde bien al primer medicamento que se les receta. «En este momento, la selección del tratamiento se basa completamente en prueba y error», dice el Dr. Madhukar Trivedi, profesor de psiquiatría en el Centro Médico Southwestern de la Universidad de Texas.

Pero una nueva investigación prometedora publicada en febrero biotecnología natural sugiere que una simple prueba cerebral junto con conocimientos de inteligencia artificial (IA) puede predecir si un antidepresivo funcionará en un paciente determinado. Trivedi y un equipo de investigadores tomaron datos de un estudio anterior en el que más de 200 personas con depresión tuvieron y obtuvieron un electroencefalograma (EEG), una prueba no invasiva que registra las ondas cerebrales de una persona a través de electrodos colocados en el cuero cabelludo y luego sertralina (un antidepresivo recetado comercializado como Zoloft) o un placebo durante ocho semanas. Si aquellos que respondieron bien a la sertralina compartieron un patrón de ondas cerebrales común, podría dar una gran pista sobre si una persona responderá o no a la droga.

Trivedi y el equipo desarrollaron un algoritmo de aprendizaje automático para analizar los datos del EEG y descubrieron que el 65 % de los participantes del estudio con una firma específica de ondas cerebrales también mostraron una fuerte respuesta a la sertralina. Esto, dice la Dra. Amit Etkin, uno de los autores del estudio y profesor de psiquiatría y ciencias del comportamiento en la Universidad de Stanford, dijo que era «mucho mejor» que adivinar si los pacientes estarán bien en función de factores clínicos, como si los pacientes tienen ciertos tipos de síntomas que abordan un droga.

Los investigadores también aplicaron su algoritmo de inteligencia artificial a los datos de un estudio separado en el que las personas recibieron pruebas de EEG antes de someterse a estimulación magnética transcraneal (TMS), una técnica de estimulación cerebral utilizada para tratar la depresión. Descubrieron que las personas de las que no se esperaba que respondieran bien a la sertralina según sus ondas cerebrales tendían a responder positivamente a la TMS.

Toda esta investigación es aún preliminar. Pero el uso de la IA en psiquiatría se está extendiendo rápidamente. La IA impulsa una amplia gama de aplicaciones utilizadas o desarrolladas para diagnosticar o tratar enfermedades mentales. Las aplicaciones de terapia y los chatbots, por ejemplo, usan el aprendizaje automático para adaptar los consejos a los usuarios, y un estudio de 2018 usó IA para analizar las palabras que las personas publican en Facebook y descubrió que un algoritmo puede predecir con bastante precisión si una persona recibirá un diagnóstico de depresión más adelante. . El análisis informático de los datos de EEG también está aumentando. Recientemente, los investigadores han utilizado algoritmos para extraer datos de EEG de bebés y han podido predecir diagnósticos de autismo en niños de tan solo unos meses.

«Estos son resultados emocionantes», dice Michele Ferrante, directora del programa de psiquiatría computacional del Instituto Nacional de Salud Mental (que financió la investigación del equipo). «Esta prueba de laboratorio de EEG es rápida» -solo toma unos minutos- «rentable y su resultado es de gran importancia clínica». El siguiente paso es realizar ensayos clínicos en los que la IA ofrecerá un tratamiento basado en el EEG del paciente. patterns sugiere «ver si estos resultados son ciertos». Etkin cree que la herramienta de predicción de su equipo estará lista para su uso clínico en unos cinco años.

A medida que surge un enfoque más personalizado para la depresión gracias a la IA, Trivedi espera que las personas estén más inclinadas a buscar y permanecer en el tratamiento. «Les da a los pacientes mucha más confianza en los tratamientos que están disponibles para ellos», dice. «Mejora su capacidad para permanecer en este tratamiento hasta que mejoren. No disparamos en la oscuridad».

Buscar ayuda para la depresión ya es bastante difícil. No facilita las cosas que probar diferentes tratamientos para encontrar algo que funcione pueda llevar semanas, meses o más. Por lo general, los médicos comienzan a administrar antidepresivos a los pacientes, pero estos tardan al menos cuatro semanas en comenzar a hacer efecto, y las investigaciones han demostrado que solo alrededor del 30% responde bien al primer medicamento que se les receta. «En este momento, la selección del tratamiento se basa completamente en prueba y error», dice el Dr. Madhukar Trivedi, profesor de psiquiatría en el Centro Médico Southwestern de la Universidad de Texas.

Pero una nueva investigación prometedora publicada en febrero biotecnología natural sugiere que una simple prueba cerebral junto con conocimientos de inteligencia artificial (IA) puede predecir si un antidepresivo funcionará en un paciente determinado. Trivedi y un equipo de investigadores tomaron datos de un estudio anterior en el que más de 200 personas con depresión tuvieron y obtuvieron un electroencefalograma (EEG), una prueba no invasiva que registra las ondas cerebrales de una persona a través de electrodos colocados en el cuero cabelludo y luego sertralina (un antidepresivo recetado comercializado como Zoloft) o un placebo durante ocho semanas. Si aquellos que respondieron bien a la sertralina compartieron un patrón de ondas cerebrales común, podría dar una gran pista sobre si una persona responderá o no a la droga.

Trivedi y el equipo desarrollaron un algoritmo de aprendizaje automático para analizar los datos del EEG y descubrieron que el 65 % de los participantes del estudio con una firma específica de ondas cerebrales también mostraron una fuerte respuesta a la sertralina. Esto, dice la Dra. Amit Etkin, uno de los autores del estudio y profesor de psiquiatría y ciencias del comportamiento en la Universidad de Stanford, dijo que era «mucho mejor» que adivinar si los pacientes estarán bien en función de factores clínicos, como si los pacientes tienen ciertos tipos de síntomas que abordan un droga.

Los investigadores también aplicaron su algoritmo de inteligencia artificial a los datos de un estudio separado en el que las personas recibieron pruebas de EEG antes de someterse a estimulación magnética transcraneal (TMS), una técnica de estimulación cerebral utilizada para tratar la depresión. Descubrieron que las personas de las que no se esperaba que respondieran bien a la sertralina según sus ondas cerebrales tendían a responder positivamente a la TMS.

Toda esta investigación es aún preliminar. Pero el uso de la IA en psiquiatría se está extendiendo rápidamente. La IA impulsa una amplia gama de aplicaciones utilizadas o desarrolladas para diagnosticar o tratar enfermedades mentales. Las aplicaciones de terapia y los chatbots, por ejemplo, usan el aprendizaje automático para adaptar los consejos a los usuarios, y un estudio de 2018 usó IA para analizar las palabras que las personas publican en Facebook y descubrió que un algoritmo puede predecir con bastante precisión si una persona recibirá un diagnóstico de depresión más adelante. . El análisis informático de los datos de EEG también está aumentando. Recientemente, los investigadores utilizaron algoritmos para extraer datos de EEG de bebés y pudieron predecir diagnósticos de autismo en niños de tan solo unos meses de edad.

«Estos son resultados emocionantes», dice Michele Ferrante, directora del programa de psiquiatría computacional del Instituto Nacional de Salud Mental (que financió la investigación del equipo). «Esta prueba de laboratorio de EEG es rápida» -solo toma unos minutos- «rentable y su resultado es de gran importancia clínica». El siguiente paso es realizar ensayos clínicos en los que la IA ofrecerá un tratamiento basado en el EEG del paciente. patterns sugiere «ver si estos resultados son ciertos». Etkin cree que la herramienta de predicción de su equipo estará lista para su uso clínico en unos cinco años.

A medida que surge un enfoque más personalizado para la depresión gracias a la IA, Trivedi espera que las personas estén más inclinadas a buscar y permanecer en el tratamiento. «Les da a los pacientes mucha más confianza en los tratamientos que están disponibles para ellos», dice. «Mejora su capacidad para permanecer en este tratamiento hasta que mejoren. No disparamos en la oscuridad».

Lesbia Sarabia Cabrera

Ganó fama con sus editoriales y discursos, que intentan traer una opinión fresca y con bases firmes, en temáticas relacionadas a la salud y otros tópicos relacionados.

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