Desorganización del lenguaje en la psicosis: análisis de reportes oníricos mediante grafos del habla y procesamiento del lenguaje natural

Introducción

La desorganización del lenguaje constituye uno de los síntomas nucleares de la psicosis, tradicionalmente evaluado mediante entrevistas clínicas y escalas estandarizadas. Sin embargo, estos métodos dependen en gran medida de la interpretación subjetiva del clínico y pueden pasar por alto patrones estructurales sutiles del discurso.

Los avances recientes en procesamiento del lenguaje natural (NLP) y teoría de grafos han abierto nuevas posibilidades para analizar de forma objetiva y cuantitativa la producción lingüística en personas con psicosis. Dentro de este marco, los reportes de sueños ofrecen un material narrativo singular, al permitir observar el flujo espontáneo del pensamiento y la coherencia del discurso, dos dominios especialmente afectados en los trastornos psicóticos.

Métodos

El estudio analizó grafos estructurales del habla obtenidos de reportes oníricos orales y escritos de 193 participantes italianos: 115 individuos con psicosis aguda y 78 controles sanos.

Se evaluaron indicadores clave de conectividad lingüística, incluyendo el componente conexo más grande (LCC), el componente fuertemente conexo más grande (LSC) y sus valores z normalizados con respecto a distribuciones de grafos aleatorios.

Estas métricas reflejan el grado de cohesión y organización topológica del discurso, permitiendo identificar si el lenguaje se aproxima a una estructura aleatoria o desorganizada, característica de los trastornos del pensamiento.

Resultados

Los pacientes con psicosis mostraron valores de conectividad significativamente más bajos que los controles (p < 0. 0125), y sus grafos del habla se asemejaron con mayor frecuencia a secuencias de palabras aleatorias.

Estos resultados se mantuvieron significativos tras controlar el nivel educativo (p < 0. 05), y los indicadores LCC y LSCz permanecieron robustos tras la corrección de Bonferroni (p < 0. 0125).

Asimismo, un clasificador Naïve Bayes basado en estas métricas logró una precisión del 68 % (AUC = 0. 75), demostrando el potencial de los modelos automatizados para la detección de psicosis mediante análisis del discurso.

Conclusiones

Hasta donde se sabe, este es el primer estudio realizado con hablantes nativos de italiano, lo que refuerza la validez transcultural de los enfoques basados en grafos.

Los hallazgos respaldan la utilidad del análisis topológico del lenguaje para detectar alteraciones en la conectividad del discurso asociadas a la psicosis.

Este enfoque proporciona un marco innovador para comprender los trastornos del pensamiento y del lenguaje, al mostrar que las anomalías en la organización verbal pueden capturarse objetivamente a través de reducciones en la conectividad lingüística, abriendo la puerta a nuevas herramientas diagnósticas digitales y de monitoreo clínico automatizado.

Resumen modificado por Cibermedicina

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