psiquiatría computacional

La psiquiatría está en plena transformación. A diferencia de la mayoría de las áreas de la medicina, que combinan la información subjetiva del paciente con la objetiva basada en tecnología (rayos X, ecografías, análisis de laboratorios), la psiquiatría cojeaba hasta ahora de esta última pata. Este es el diagnóstico de Facundo Carrillo, investigador del Laboratorio de Inteligencia Artificial Aplicada (LIAA) del Instituto de Ciencias de la Computación (ICC) en Argentina.

“Las categorías de diagnóstico actuales tienen poco sustento científico y son más bien arbitrarias. Para poder hacer estos es necesario pensar cómo cuantificar estados mentales y agruparlos mejor”, afirma el experto. 

Las tecnologías de procesamiento de lenguaje natural  (NLP, por sus siglas en inglés, un campo de las ciencias de la computación, inteligencia artificial y lingüística que estudia las interacciones entre los ordenadores y el lenguaje humano) han tenido un salto cualitativo en los últimos años, lo que permite modelar mejor el discurso como producción de la mente, añade el doctor por la Universidad de Buenos Aires (UBA).

Carrillo, quien comenzó sus estudios en neurociencia cognitiva en su tesis de licenciatura, y los continuó y evolucionó en su doctorado, ha aplicado hasta ahora modelos de aprendizaje automático en pacientes con psicosis, esquizofrenia, trastorno bipolar, así como con personas con depresión y trastorno límite de la personalidad. Todo estos son trastornos mentales que, según la Organización Mundial de la Salud (OMS), continúan aumentando. La depresión afecta a más de 300 millones de personas en el mundo, mientras que el trastorno bipolar a unos 60 millones. En España, hay 1,4 millones de afectados por trastornos psicóticos.

En el caso de la esquizofrenia, por ejemplo, el discurso desorganizado es un elemento que permite estudiarla computacionalmente. Los investigadores del LIAA aplicaron técnicas de NLP para desarrollar un algoritmo de coherencia que fuese capaz de medir los rasgos alterados en estos pacientes. Durante los experimentos realizados, este modelo ayudó significativamente a poder representar el nivel de coherencia en el discurso de cada paciente. Los investigadores hicieron una prueba de concepto del algoritmo en 20 pacientes y en 20 sujetos control, y confirmaron que la coherencia media era más baja en los pacientes esquizofrénicos y duplicaron el nivel de acierto del tratamiento (indicación de fármacos) de un 40 a un 80 %.

Más tarde, los investigadores del LIAA ampliaron el experimento a 34 pacientes del hospital de la Universidad de Columbia (EE. UU.) a los que les hicieron un seguimiento durante dos años y medio. En este periodo, a cinco de ellos se les diagnosticó esquizofrenia. Se indagó si había una diferencia en su discurso respecto a cuando eran sanos, con un 100 % de efectividad. Luego lo repitieron con 59 pacientes más, con lo que lograron predecir el desenlace en esquizofrenia con un 83 % de efectividad. 

La publicación del primer experimento en 2015, en la revista Nature Partner Journal Schizofrenia, le dio un gran impulso al proyecto, destaca Carrillo. El proyecto de investigación de Fernández Slezak y Carrillo se realizó interdisciplinariamente junto a Mariano Sigman (director e investigador del Laboratorio de Neurociencia Integrativa de la Universidad Torcuato Di Tella), Guillermo Cecchi (director del Grupo de Psicología Computacional de IBM Watson Research Center) y a otros colaboradores como psicólogos, psiquiatras y lingüistas.

Pese a todo, según Carrillo sería un error afirmar que los sistemas de computación o la neurociencia cognitiva entienden y describen a cabalidad cómo funciona la mente. “Los modelos científicos son típicamente reduccionistas”, aclara.

Sigmind

Junto con Raul Echegoyen, Mariano Sigman y Lucas Drucaroff Carrillo creó Sigmind, una plataforma de inteligencia artificial que dota a los médicos de “herramientas de cuantificación del discurso que le permiten combinarlo con la apreciación subjetiva para mejorar el trabajo clínico”, detalla Carrillo. “Medimos diferentes atributos del discurso como la coherencia del discurso, la emotividad, el uso atípico de gramática”, precisa Carrillo.

La herramienta, ganadora de Samsung Innova 2019 en la categoría ciencia y salud y Gran Innova (el máximo reconocimiento al mejor proyecto del año), presente en Argentina, Chile y en España, también da información de los efectos de los fármacos. A través de su teléfono, el paciente se graba a sí mismo fuera del espacio de consulta y, con esa información, el psiquiatra observa cómo está evolucionando y actúa en caso de necesitarlo. La app permite audios periódicos, varias veces al día y envía recordatorios de las grabaciones así como de las pastillas a ingerir. El médico, por su parte, tiene acceso a estos audios que se almacenan en una plataforma online.

Los expertos también han creado la división Sigmind Pharma enfocada en desarrollar medicinas personalizadas y anticipar si determinada medicina va a hacer efecto en un paciente.

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