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Desarrollan un software que permite predecir si una persona sufrirá un brote psicótico

Un equipo de investigadores de Exactas UBA desarrolló un test que permite predecir, con más de dos años de anticipación, si una persona sufrirá un brote psicótico

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A diferencia de otras especialidades de la medicina, la psiquiatría no dispone de análisis clínicos que le permitan diagnosticar una enfermedad mental. Para ese fin, la herramienta fundamental del psiquiatra es la entrevista con el paciente. Es así como el especialista puede determinar si una persona que llega a su consultorio corre el riesgo de sufrir un brote psicótico –una ruptura temporal con la realidad- en algún momento de su vida.

Pero de establecer el riesgo a que efectivamente se produzca el hecho hay un largo trecho. No solo porque el evento psicótico puede demorar años en ocurrir, sino porque puede suceder que, finalmente, nunca acontezca. Es decir, el médico no puede dar certeza de que lo que anticipa va a cumplirse.

Contar con indicadores pronósticos de las enfermedades mentales es clave para mejorar el manejo clínico de los pacientes. En ese contexto, la posibilidad de predecir con un alto grado de certeza la ocurrencia de un brote psicótico cobra singular importancia.

Gran parte de la búsqueda de indicadores predictivos en psiquiatría está orientada a descubrir marcadores bioquímicos que, mediante un análisis de sangre, anticipen un problema de salud mental. Pero un equipo de investigadores de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la UBA (Exactas UBA) está incursionando en un nuevo paradigma predictivo: en lugar de imaginar un análisis de sangre, ellos se enfocan en el análisis del discurso.

“Es el primer trabajo de análisis del discurso automático por computadora que permite anticiparse dos años y medio a un evento psicótico”, declara Diego Fernandez Slezak, investigador del CONICET en el Laboratorio de Inteligencia Artificial Aplicada de Exactas UBA, uno de los autores del estudio que fue publicado en la revista científica Schizophrenia.

Los resultados del trabajo son sorprendentes: lograron un 100% de precisión con sus predicciones. “No me animo a decir que nuestra técnica tiene un valor diagnóstico de 100% de precisión. Porque la muestra es muy chica”, minimiza Slezak.

La muestra incluyó a 34 personas jóvenes que, a partir de las entrevistas con los psiquiatras, habían sido diagnosticados como de “alto riesgo de psicosis”. De ellos, dos años y medio después, solamente cinco habían desarrollado un brote psicótico. Las mismas cinco personas que había predicho la técnica desarrollada por los investigadores.

Los científicos de Exactas UBA trabajan a partir de la hipótesis de que lo que un individuo dice o escribe en determinados momentos refleja su estado mental. “Nos preguntamos si podíamos extraer de un texto, hablado o escrito, información acerca de lo que está pasando por la cabeza de una persona en el momento en que escribió o dijo eso”, acota Slezak.

Sobre esta idea, desde hace años, utilizan una técnica de análisis automático del discurso por computadora que les permite “medir” y, por lo tanto, “ponerle números”, a distintos elementos semánticos y estructurales de interés presentes en un texto. Luego, desarrollan y aplican algoritmos (programas de computación) que le enseñan a la máquina a encontrar ciertos patrones dentro de todos esos números obtenidos.

El primero de estos trabajos, efectuado en 2011, utilizó estos desarrollos informáticos para confirmar, de manera cuantitativa, un estudio cualitativo realizado por el psicólogo estadounidense Julian Jaynes en los años ’70 que, a partir del análisis de la literatura occidental de todos los tiempos, mostró cómo evolucionó el fenómeno de introspección en la mente humana.

Para ello, el equipo de Slezak “midió” la “cantidad de introspección” presente en textos de hace miles de años, como la Biblia, la Ilíada o la Odisea, y la comparó con la de textos producidos en el siglo XX.

El resultado coincidió con lo planteado por Jaynes hace décadas: la capacidad reflexiva de los seres humanos está en crecimiento. “Lo que comienza, en los primeros textos, con indicaciones de los dioses sobre el camino que las personas irreflexivamente deben seguir, evoluciona, a lo largo de los siglos, hacia textos con reflexiones personales sobre lo que sucede y sobre lo que hay que hacer”, ilustra.

Este trabajo llamó la atención de un grupo de investigadores de la Universidad de Columbia, en Estados Unidos, quienes contaban con textos desgrabados de entrevistas efectuadas a personas que consumían drogas, a las cuales se les pedía que relataran una historia de un ser querido.

Los norteamericanos le pidieron a Slezak que aplicara la técnica informática sobre esos textos para ver si podía discriminar entre cuatro grupos de individuos: los que habían tomado éxtasis en alta dosis, los que lo habían hecho en dosis menores, los que habían tomado metanfetamina y los que no habían ingerido ninguna droga. Sin conocer a qué grupo pertenecía cada uno de los textos, los argentinos desarrollaron un algoritmo y lo aplicaron al análisis de esos discursos.

“Entre otras cosas, fuimos al artículo de Wikipedia que explica los efectos del éxtasis y elegimos palabras a partir de ese contenido. Por ejemplo: amor, dinero y empatía. Y se las enseñamos a la computadora”, cuenta Slezak. “En ese trabajo pudimos discriminar a los integrantes de cada grupo con una precisión del 85%”, revela, y concluye: “Esto podría ayudar al psiquiatra a determinar qué droga consumió un paciente”.

Fuente: nexciencia.exactas.uba.ar

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