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El proyecto tiene en cuenta dos estrategias para mejorar los sistemas diagnósticos y terapéuticos de la práctica clínica diaria

Nuevo estudio para mejorar los sistemas de diagnóstico en psicosis

Nuevo estudio para mejorar los sistemas de diagnóstico en psicosis Nuevo estudio para mejorar los sistemas de diagnóstico en psicosis
Lunes, 17 Febrero 2020 10:47

El Instituto de Investigación Sanitaria INCLIVA ha impulsado, junto con la Universitat Politècnica de València (UPV), un proyecto dirigido a la mejora de los sistemas de diagnóstico y tratamiento en psicosis mediante la incorporación de técnicas de Inteligencia Artificial y Big Data.

El proyecto, según su responsable, el Dr. Julio Sanjuán, coordinador del Grupo de Investigación de Psiquiatría de INCLIVA, «nace de una larga trayectoria, de más de 20 años, de este grupo de investigación buscando indicadores que nos ayuden tanto en el diagnóstico como en el pronóstico en la psicosis». El objetivo principal, añade Sanjuán, es «poder predecir, ante el primer episodio psicótico, la respuesta al tratamiento y el curso de la enfermedad, para, en definitiva, ofrecer el tratamiento óptimo a cada paciente».

El proyecto tiene en cuenta dos estrategias para mejorar los sistemas diagnósticos y terapéuticos de la práctica clínica diaria. Por un lado, el análisis de los datos de seguimiento de la muestra total de pacientes atendidos en la Unidad de Primeros Episodios, que son representativos de la población global. Y, por otro lado, el empleo de técnicas de Inteligencia Artificial, para lo que se ha incorporado al grupo de investigación María José Castro, del Instituto Valenciano de Investigación en Inteligencia Artificial de la UPV, experta en el análisis de datos a través de machine learning, para la generación de un algoritmo diagnóstico-pronóstico. En la actualidad, hay resultados preliminares muy prometedores del uso de esta técnica con Resonancia Magnética Funcional. La intención de los investigadores es aplicar dicho análisis al conjunto de datos, incluyendo datos clínicos, genéticos y de neuroimagen.

En cuanto a la recogida de datos clínicos, genéticos y de neuroimagen, el proyecto está muy avanzado, con el registro de datos de más de 200 individuos. Los análisis de machine learning se han realizado hasta ahora solo con los datos de neuroimagen funcional, pero, en unos años, se espera poder disponer de un análisis del conjunto de datos, para lo que se realizarán este tipo de resonancias tanto en hospitales nacionales como internacionales. Además, el estudio se ampliará para incluir datos de la historia clínica del paciente y sus datos génicos.

Las técnicas de deep learning pueden analizar muchos más factores y casos que los especialistas humanos. Para ser más precisos, se pueden utilizar estas técnicas, entre otras aplicaciones, para la investigación del genoma, el desarrollo de fármacos y las imágenes médicas. Estos sistemas automáticos pueden aprender y analizar grandes cantidades de información y tomar decisiones mucho más rápido que los humanos.

La psicosis (esquizofrenia y trastorno bipolar) constituye una de las principales causas de discapacidad en el mundo; su prevalencia se sitúa entre el 3% y el 4% y el coste de su tratamiento, en Europa, es de alrededor de 93.900 millones de euros. Muchos estudios han demostrado que la detección precoz y el tratamiento temprano no solo mejoran el pronóstico clínico, sino que reducen claramente los costes generales.


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