Presentación del proyecto ‘Obtención de un algoritmo de diagnóstico para el trastorno bipolar mediante Machine Learning’, a cargo de Gerard Muntane

Un entrenador virtual que anima a las personas mayores a mejorar su calidad de vida a través de hábitos saludables (alimentación, ejercicio físico, relaciones sociales y ocio). Aplicaciones móviles que ayudan en el diagnóstico, seguimiento y tratamiento de pacientes con trastorno bipolar o esquizofrenia. Herramientas tecnológicas para seguir la medicación. Son solo algunos ejemplos de los 31 nuevos estudios que se dan a conocer en el marco de la séptima edición del Laboratorio de Ideas CIBERSAM.

El CIBER de Salud Mental (CIBERSAM) celebra este evento, a lo largo del día de ayer y de hoy, en el Ilustre Colegio Oficial de Médicos de Oviedo, reuniendo a jóvenes investigadores en el campo de la salud mental.

Los protagonistas no son científicos seniors ya establecidos y con cierto estatus, sino “gente que está trabajando muy duramente para que sus ideas y propuestas salgan adelante, para conseguir financiación y estabilidad”, afirma Rafael Tabarés-Seisdedos, jefe de grupo del CIBERSAM en la Universidad de Valencia. “Se trata de jóvenes científicos que plantean sus ideas y propuestas, y siempre es muy revitalizante”.

Nuevos retos

Se centran en en el campo de la neurociencia y salud mental, ámbitos en el que se enmarcan los estudios presentados. Todos ellos, en palabras del doctor, son “ideas brillantes y de calidad”. “Este año le hemos dado especial impulso a la aplicación de la inteligencia artificial, el machine learning y el big data”, añade.

Un claro ejemplo es el trabajo realizado por investigadores del grupo del Hospital Clinic de Barcelona, liderados por Eduard Vieta, director científico del CIBERSAM, que se han centrado en obtener un algoritmo de diagnóstico para el trastorno bipolar mediante machine learning.  Gracias al estudio Bipogent se dispone de multitud de datos clínicos y neurocognitivos, así como muestras de ADN y neuroimagen de una cohorte compuesta con 300 pacientes con trastorno  bipolar y 300 controles sanos.

Mediante el uso de técnicas de aprendizaje automático, los datos disponibles se usarán para generar un algoritmo de decisión diagnóstica que permita esclarecer de forma temprana la presencia de trastorno bipolar en pacientes que sufran un primer episodio psicótico.

En esta misma línea, la lección inaugural del evento, a cargo de Alfonso Valencia, se ha centrado en los retos de la inteligencia artificial aplicada a la salud. Como ha señalado el director del Departamento de Ciencias de la Vida en el Centro Nacional de Supercomputación de Barcelona, se abren nuevos horizontes de posibilidades y también de riesgos, como, por ejemplo, pérdida de privacidad, mercantilización de datos médicos, etc.

La lección inaugural ha corrido a cargo de Alfonso Valencia, del Centro Nacional de Supercomputación de Barcelona

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