Una nueva investigación publicada en Nature Scientific Reports asegura haber encontrado una nueva forma de detectar trastornos mentales gracias al desarrollo de una IA. Los especialistas podrían detectar ciertos patrones en padecimientos mentales de una forma mucho más rápida que la actual.
A día de hoy, la detección y diagnóstico de trastornos mentales es un proceso de varias fases. De hecho, en países como Estados Unidos es tan lento, que muchos pacientes pueden permanecer en colas hasta por dos años antes de tener una primera cita con un psiquiatra especialista en el área. Sin embargo, esta nueva investigación, llevada a cabo por miembros de la Universidad del Estado de Georgia, podría cambiar las cosas.
"Hemos construido modelos de inteligencia artificial para interpretar grandes cantidades de información de las imágenes de resonancia magnética (fMRI)", comenta Sergey Plis, profesor asociado de ciencias de la computación y neurociencias en la Universidad Estatal de Georgia. En sus declaraciones, Plis asegura que, si bien los fMRI son exámenes mucho más completos que una prueba de sangre o un MRI tradicional, "la gran cantidad de datos es mucho más difícil de interpretar".
Además, no son fáciles de obtener y suelen tener un costo bastante superior a la de un examen de sangre. Sin embargo, gracias al desarrollo de un modelo de IA, podríamos ver un gran cambio próximamente. Algo muy parecido a la IA que nos permite detectar más rápido el cáncer de mama.
Cómo funciona esta inteligencia artificial para detectar trastornos mentales
La IA es capaz de reconocer rasgos tempranos de trastornos como el TEA (Trastorno del Espectro Autista), la esquizofrenia, y la enfermedad de Alzheimer. Por supuesto, aunque de momento no es posible evitar ninguno de los tres (el TEA, por ejemplo, está presente incluso antes del nacimiento de un niño), un diagnóstico temprano es esencial para un tratamiento efectivo del mismo.
Pero, ¿cómo funciona exactamente? Esta IA fue entrenada a partir de escaneos realizados con resonancia magnética. Esta permite medir la actividad cerebral de forma dinámica, por lo que se presentan los cambios en el flujo sanguíneo del órgano.
Para entrenarla, se usó una base de datos con más de 10.000 muestras de personas. Esto le permitió a la IA registrar las imágenes ofrecidas por el fMRI y enlazarlas al funcionamiento cerebral. Asimismo, se le ofreció a la IA una base de datos con 1.200 muestras de pacientes distintos, quienes presentaban alguno de los trastornos anteriormente mencionados.
Un futuro prometedor para los pacientes de estos trastornos
Gracias a toda esta información, la IA fue capaz de detectar ciertos patrones en el comportamiento del cerebro de los pacientes que presentaban rasgos de estos trastornos psiquiátricos. Además, puede señalar el momento exacto en una fMRI cuando los datos coincidieron en mayor medida con el trastorno en cuestión.
En cuanto a las personas con Alzheimer y esquizofrenia, el estudio arroja conclusiones muy positivas. A diferencia del TEA, predecir cuándo comienzan a presentarse los primeros síntomas de estas dos primeras puede ser esencial en su tratamiento temprano.
De hecho, Vince Calhoun, coautor del estudio y director fundador del Centro TReNDS del Estado de Georgia, asegura que "Si pudiésemos encontrar marcadores para predecir el riesgo de Alzheimer en una persona de 40 años, podríamos hacer algo al respecto".
La esquizofrenia, por su parte, podría detectarse antes de que esta comience a cambiar la estructura del cerebro. Esto paso sería crucial si se quiere prevenir este tipo de trastornos en el futuro.
Aunque sepamos por otras pruebas o por los antecedentes familiares que alguien tiene riesgo de padecer un trastorno como el Alzheimer, seguimos sin poder predecir cuándo se producirá exactamente.
Las imágenes cerebrales podrían acortar esa ventana de tiempo, captando los patrones relevantes cuando aparecen antes de que se manifieste la enfermedad clínica.
Vince Calhoun, coautor del estudio
