Según un estudio realizado por investigadores del Instituto de Psiquiatría Max Planck, dirigido por Nikolaos Koutsouleris, una combinación de inteligencia humana y artificial optimiza la predicción de problemas de salud mental, incluida la psicosis.
En el estudio se combinaron evaluaciones psiquiátricas con modelos de aprendizaje automático que analizan datos clínicos y biológicos.
Predicciones del curso de la enfermedad
Si bien los psiquiatras pueden realizar predicciones muy precisas sobre los resultados positivos de la enfermedad mental, pueden llegar subestimar la frecuencia de casos adversos que conducen a recaídas.
Por ello, el reconocimiento de patrones algorítmicos ayuda a los médicos a predecir mejor el curso de la enfermedad.
Los resultados del estudio muestran que es la combinación de inteligencia artificial y humana lo que optimiza la predicción de enfermedades mentales, y no solamente una o la otra. Con el algoritmo, pues, los médicos pueden identificar en una etapa temprana a los pacientes que necesitan una intervención terapéutica y a los que no. Según explica Koutsouleris:
Este algoritmo nos permite mejorar la prevención de la psicosis, especialmente en pacientes jóvenes con alto riesgo o con depresión emergente, e intervenir de una manera más específica y oportuna.
Por consiguiente, el algoritmo no reemplaza el tratamiento realizado por profesionales médicos; más bien, ayuda a la toma de decisiones y proporciona recomendaciones sobre si se deben realizar más exámenes de forma individual.
Los resultados de nuestro estudio podrían ayudar a impulsar un proceso recíproco e interactivo de validación clínica y mejorar las herramientas de pronóstico en los servicios de detección del mundo real.
Norman Bates lo celebraría.
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