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Un grupo de investigadores de las universidades de Harvard y Emory, en EE.UU., han desarrollado un nuevo método de Inteligencia Artificial (IA) que permite detectar los signos de una ruptura psicótica con más precisión que los médicos.

También conocido como brote psicótico, esta condición se produce a raíz de una ruptura temporal de la realidad. Generalmente, esta condición puede ser causada por una fuente de estrés constante para el paciente debido al consumo de drogas alucinógenas. Sin embargo, las rupturas psicóticas pueden surgir también a partir de enfermedades mentales, intoxicaciones, etc.

IA precisa y efectiva

Para detectar los síntomas de este quiebre mental, los investigadores crearon una técnica de aprendizaje automático que busca indicadores específicos que anteriormente se relacionaron con la psicosis, sobre todo en algunos casos de esquizofrenia. Posteriormente, los investigadores pasaron 2 años observando a los participantes del estudio, muchos de los cuales terminaron sufriendo rupturas psicóticas.

En este sentido, los expertos no solo lograron que su IA predijera de manera experimental una ruptura psicótica con un grado de precisión superior a los humanos, sino que además detectó un nuevo elemento desencadenante de este tipo de quiebres. De esta forma, la técnica de aprendizaje automático les permitió predecir si alguien experimenta síntomas tempranos de alucinaciones auditivas. Los investigadores afirmaron:

Nuestros hallazgos indican que, durante la fase prodrómica de la psicosis, la aparición de la psicosis se predijo mediante el habla con bajos niveles de densidad semántica y una mayor tendencia a hablar sobre voces y sonidos. Cuando se combinaron, estos dos indicadores de psicosis permitieron la predicción de futuras psicosis con un alto nivel de precisión.

Según los psicólogos, las personas que sufren de psicosis prodromal se comunican de forma diferente a los pacientes que tienen conductas neurotípicas. Las personas con niveles bajos de densidad semántica normalmente no hablan mucho a menos que se les pida. Esta conducta se llama alogia, y los científicos lograron crear un conjunto de datos a partir de algunas de sus principales características.

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Posteriormente, crearon un algoritmo de detección de densidad semántica, para lo cual utilizaron 30,000 publicaciones de Reddit. Luego compararon esta información con las entrevistas realizadas a los participantes con el objetivo de determinar dónde se ubican los individuos con respecto a las normas.

La IA logró determinar que los participantes que tendrían un quiebre psicótico dentro de un período de dos años, tenían mayores probabilidades de utilizar palabras vinculadas a sonidos y ruidos que los participantes que no experimentan estos síntomas. En este sentido, el sistema tuvo una precisión del 93 por ciento al determinar si un individuo tendría una ruptura psicótica.

Aunque no es posible afirmar cuáles serán las aplicaciones a futuro de esta tecnología, los pronósticos son alentadores. Los expertos afirman que la IA ofrecería un arma poderosa de detección de enfermedades mentales, brindando mejores perspectivas al paciente si los síntomas son detectados a tiempo.

Referencia: A machine learning approach to predicting psychosis usingsemantic density and latent content analysis. NPJ Schizophrenia, (2019) 5:9; DOI: https://doi.org/10.1038/s41537-019-0077-9

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