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Actualidad y Art√≠culos | Esquizofrenia, Espectro de la esquizofrenia y otros trastornos psic√≥ticos   Seguir 49

Noticia | 07/03/2024

Crean un clasificador basado en aprendizaje automático que podría ayudar en el diagnóstico temprano de la psicosis



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Un consorcio internacional que incluye investigadores de la Universidad de Tokio ha utilizado imágenes cerebrales de miles de personas en todo el mundo para crear un clasificador basado en aprendizaje automático que podría ayudar en el diagnóstico temprano de la psicosis.


El equipo de investigadores utilizó el clasificador para comparar exploraciones de más de 2.000 personas de 21 ubicaciones globales. Aproximadamente la mitad de los participantes habían sido identificados como clínicamente en alto riesgo de desarrollar psicosis. Utilizando datos de entrenamiento, el clasificador tuvo una precisión del 85% al diferenciar entre personas que no estaban en riesgo y aquellas que luego experimentaron síntomas psicóticos manifiestos.


Utilizando nuevos datos, tuvo una precisión del 73%. Esta herramienta podría ser útil en entornos clínicos futuros, ya que si bien la mayoría de las personas que experimentan psicosis se recuperan por completo, una intervención más temprana generalmente conduce a mejores resultados con un impacto menos negativo en la vida de las personas. Para llegar a estos resultados, el equipo de 21 instituciones diferentes en 15 países diferentes reunió a un grupo grande y diverso de participantes adolescentes y adultos jóvenes.


Los participantes se dividieron en tres grupos de personas con alto riesgo clínico: aquellos que luego desarrollaron psicosis; aquellos que no desarrollaron psicosis; y personas con estado de seguimiento incierto (1165 personas en total para los tres grupos), y un cuarto grupo de controles sanos para comparación (1029 personas). Utilizando las exploraciones, los investigadores entrenaron un algoritmo de aprendizaje automático para identificar patrones en la anatomía del cerebro de los participantes.


De estos cuatro grupos, los investigadores utilizaron el algoritmo para clasificar a los participantes en dos grupos principales de interés: controles sanos y aquellos con alto riesgo que luego desarrollaron síntomas psicóticos manifiestos. En el entrenamiento, la herramienta tuvo una precisión del 85% en la clasificación de los resultados, mientras que en la prueba final que utilizó nuevos datos tuvo una precisión del 73% en predecir qué participantes tenían un alto riesgo de aparición de psicosis.


Basándose en los resultados, el equipo considera que proporcionar resonancias magnéticas cerebrales a personas identificadas como de alto riesgo clínico puede ser útil para predecir la futura aparición de psicosis.


 

Fuente: Europa Press
Palabras clave: psicosis, diagnóstico, aprendizaje
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