Algoritmo puede identificar a personas suicidas
Algoritmo puede identificar a personas suicidas

Científicos han estado probando y potenciando un programa para identificar a las personas con pensamientos suicidas basados ​​en sus escaneos cerebrales. El estudio es pequeño, pero el método podría algún día ser utilizado para diagnosticar enfermedades mentales, dicen los investigadores.

Casi un millón de personas en todo el mundo mueren por suicidio cada año, y predecir el suicidio sigue siendo difícil, especialmente porque muchas personas se sienten incómodas al hablar sobre el tema. En un estudio publicado en la revista Nature Communications, los investigadores observaron la actividad cerebral de dos grupos de adultos, uno que tenía pensamientos suicidas y otro que no, mientras pensaban en palabras como “mal” o “alabanza”. Alimenta estos datos a un algoritmo que aprendió a predecir quién tenía pensamientos suicidas con un 91% de precisión. También predijo si alguien había intentado suicidarse con 94 por ciento de precisión.

El algoritmo no es perfecto, y debería ser un examen médico. También puede no ser ampliamente utilizado ya que los escáneres cerebrales son caros. Pero “sería bueno tener este método adicional como apoyo”, dice el autor del estudio Marcel Just, un psicólogo de la Universidad Carnegie Mellon.

Treinta y cuatro voluntarios participaron en el estudio: 17 con pensamientos suicidas y 17 sin. Los voluntarios leyeron 30 palabras que fueron positivas (“felicidad”), negativas (“crueldad”) o relacionadas con la muerte (“suicidio”) y pensaron en los significados mientras se sometían a un tipo de exploración cerebral llamada RMF.

Cada vez que pensamos en un tema determinado, nuestras neuronas se disparan de una manera específica, dice Just. Sus neuronas pueden disparar en un patrón para la palabra “martillo”, por ejemplo, y en otro patrón para “perro”. Medir patrones como este es más preciso que otros estudios cerebrales que solo miran la región general del cerebro que se activa.

Los investigadores encontraron que las respuestas a seis palabras – “muerte”, “problema”, “despreocupado”, “bueno”, “elogio” y “crueldad” – mostraron las mayores diferencias entre los dos grupos de participantes. Entonces, dieron un algoritmo de aprendizaje automático para estos resultados para cada persona excepto una. Para cualquier palabra dada, le dijeron al programa qué patrones de activación neural provenían de qué grupo. Luego, les dieron los resultados de la persona desaparecida y le pidieron al algoritmo que predijera a qué grupo pertenecía la persona. La máquina acertó el 91 por ciento de las veces. En un segundo experimento, los científicos utilizaron los mismos métodos para enseñar un algoritmo para distinguir a las personas que habían intentado suicidarse de las que no lo habían hecho, esta vez con un 94 por ciento de precisión.

Blake Richards, un neurocientífico de la Universidad de Toronto, dice que los resultados son interesantes, pero pueden no ser lo suficientemente fiables como para hacer que la prueba sea útil para un diagnóstico. Y los patrones de actividad siguen siendo correlación, no causalidad. “Indudablemente, hay una base biológica para decidir si alguien se va a suicidar”, dice. “Hay una base biológica para cada aspecto de nuestras vidas mentales, pero la pregunta es si la base biológica para estas cosas es suficientemente accesible por resonancia magnética funcional para desarrollar realmente una prueba confiable que pueda usar en un entorno clínico”. La precisión de los resultados puede ser alta, pero para que el programa sea útil en un entorno clínico y para justificar cualquier tipo de intervención médica, debería ser básicamente perfecta, afirma.

Simplemente reconoce que el pequeño número de participantes es una limitación de la investigación. Aún así, cree que en el futuro el algoritmo podría usarse para diagnosticar personas con pensamientos suicidas, o incluso para verificar si los tratamientos para los trastornos psiquiátricos funcionan. Para mejorar la precisión del algoritmo, le gustaría hacer más investigaciones con más voluntarios, y también tratar de distinguir entre las personas que han sido diagnosticadas con trastornos psiquiátricos específicos.

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