IA para diagnosticar esquizofrenia

Investigadores canadienses de la Universidad de Alberta avanzan en el desarrollo de una herramienta de IA para predecir esquizofrenia.

La IA está diseñada para ayudar en la toma de decisiones. En ningún momento va a reemplazar el diagnóstico de un psiquiatra. “Nuestra herramienta analiza la firma neuronal en el cerebro, con el potencial de ser más precisa que el diagnóstico que analiza exclusivamente los síntomas”, asegura Sunil Kalmady, especialista en aprendizaje automático y uno de los autores de la investigación.

Cómo funciona la IA para predecir esquizofrenia

El estudio analiza los escáneres cerebrales de 57 familiares sanos de primer grado de pacientes con esquizofrenia. El objetivo es predecir la enfermedad gracias al análisis de estas imágenes. El resultado  fue que consiguieron identificar  a los 14 individuos con mayor probabilidad de sufrir esta enfermedad, ya que presentaban rasgos de personalidad esquizotípicos.

Es importante tener en cuenta que los familiares de primer grado de pacientes con esquizofrenia, tienen un 19% de posibilidades de desarrollar esta patología. En cualquier caso, Kalmady afirma que “si bien tener rasgos de personalidad esquizotípicos puede hacer que las personas sean más vulnerables a la psicosis, no es seguro que desarrollen esquizofrenia”. Además, añade “el objetivo de esta herramienta de IA es ayudar con el diagnóstico temprano para poder estudiar el proceso de la enfermedad”.

IA para diagnosticar la enfermedad en pacientes no familiares

El próximo paso que se han propuesto los investigadores es probar la precisión de la herramienta en pacientes no familiares con rasgos esquizotípicos. Además también pretenden realizar un seguimiento de estos individuos para saber si desarrollan esquizofrenia en algún momento durante su vida.

EMPaSchiz, como se llama la IA por sus siglas en inglés (Ensemble altorithm with Multiple Parcellatinos for Schizophrenia Prediction) ya había resultado eficaz en la predicción de diagnósticos de esquizofrenia con una efectividad del 87%. La investigación ha sido publicada en la revista Nature.

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