Psicología

La Inteligencia Artificial (IA) y el Cuidado de la Salud Mental

Las herramientas de la IA facilitarán la planificación individualizada de los tratamientos psiquiátricos y psicológicos, mejorando así sus resultados.

Este artículo se ofrece como una descripción concisa de los avances importantes en inteligencia artificial, y que pronto afectarán la forma en que se practica la atención de la salud mental en los entornos clínicos cotidianos. El resultado será un tratamiento más individualizado, que incorporará modalidades de la medicina complementaria y alternativa (MCA) convencionales, basadas en evidencia, tratamientos más efectivos y rentables de muchos problemas comunes de salud mental, proveyendo así mejores resultados.

La promesa de la IA para mejorar la atención de la salud mental

La inteligencia artificial es muy prometedora para el cuidado de la salud mental porque permitirá a los profesionales:

Extraer rápidamente información útil de conjuntos de datos muy grandes sobre información médica del paciente, a los que antes era de difícil acceso y que requerían mucho tiempo.

Acceder rápidamente a recursos confiables que contienen información actualizada sobre una amplia gama de modalidades médicas y MCA occidentales.

Usar herramientas avanzadas de IA para obtener orientación en la identificación de protocolos de tratamiento óptimos, que aborden muchos problemas comunes de salud mental y predigan los resultados del tratamiento.

Para tener una utilidad clínica práctica en la medicina y la atención de la salud mental, un sistema de inteligencia artificial debe incluir un software de aprendizaje automático, capaz de procesar grandes volúmenes de datos estructurados y un software de procesamiento del lenguaje natural (PNL) capaz de extraer datos no estructurados, como textos narrativos en formato electrónico, registros de salud y datos de imágenes médicas. Para ayudar a los proveedores de atención médica con la toma de decisiones clínicas, el sistema de IA debe estar ‘capacitado’ a un nivel requerido de experiencia dentro de un dominio particular de conocimiento médico. Después de completar la capacitación, es vital mantener actualizado el suministro de datos médicos pertinentes. El intercambio generalizado de datos entre pagadores y proveedores es fundamental para que esto tenga éxito. El sistema de inteligencia artificial Watson, de la IBM, es un ejemplo de un sistema que incluye tanto lenguaje de máquina como capacidades de PNL y ya se está utilizando ampliamente en el campo de la investigación del cáncer.

Los programas de IA que incorporan algoritmos de redes neuronales, se están utilizando para caracterizar relaciones complejas no lineales entre los síntomas que se están tratando, las modalidades de tratamiento dispares y las medidas de resultado clínico que son difíciles de determinar utilizando herramientas de software tradicionales. El aprendizaje profundo es una rama reciente de algoritmos basados ​​en redes neuronales capaces de investigar relaciones complejas no lineales en datos que son difíciles o imposibles de caracterizar utilizando software menos avanzado. En los últimos años, se han utilizado algoritmos de aprendizaje profundo para identificar relaciones complejas no lineales en los datos de investigaciones funcionales de imágenes cerebrales que antes eran imposibles de analizar.

‘Big data’ hace posible el análisis de volúmenes muy grandes de datos médicos complejos

El ‘Big data’ se refiere a conjuntos de datos muy grandes y complejos para los cuales los métodos de procesamiento de datos existentes no pueden proporcionar un análisis útil. Los avances en los métodos de análisis de ‘big data’ pronto permitirán la automatización de la investigación bibliográfica que arroja información de alta calidad, sobre una amplia gama de modalidades de medicina complementaria y alternativa (MCA). Obtener grandes datos que sean útiles para la toma de decisiones en medicina y atención de salud mental, es un problema no trivial porque los pagadores y los proveedores tienen diferentes tipos de datos confidenciales sobre el mismo paciente, a menudo codificados de diferentes maneras. En los “Big data’, a menudo existe una compensación entre la precisión a nivel micro y los conocimientos sobre los beneficios del tratamiento a nivel macro. Este problema se está abordando, combinando grandes conjuntos de datos en múltiples dominios, como datos de investigación clínica, datos de mejora de la calidad, registros de salud electrónicos y datos de reclamos administrativos, utilizando análisis multivariados para identificar subgrupos de pacientes que probablemente respondan a diferentes tratamientos en diferentes entornos.

Súper aprendizaje: un sistema de la IA para predecir los resultados del tratamiento en la atención de la salud mental.

Se está desarrollando un programa de IA llamado Super aprendizaje, para ayudar a los médicos a predecir los resultados de los tratamientos de los trastornos por consumo de sustancias. El programa compara los datos generados a partir de una variedad de algoritmos de predicción, como las redes neuronales de aprendizaje profundo y la regresión logística. Una base de datos de 100,000 pacientes tratados por un trastorno por uso de sustancias analizados mediante el Super aprendizaje arrojó predicciones de resultados superiores a todos, menos a uno de los algoritmos tradicionales. El mismo software podría usarse para predecir los resultados de los trastornos psiquiátricos en respuesta a diferentes terapias convencionales y CAM. Los resultados podrían utilizarse para modificar los protocolos de tratamiento de forma continua para optimizar los resultados.

Procesamiento de lenguaje natural y modelado de simulación dinámica.

El acceso a los datos clínicos pertinentes en las notas de los médicos requiere un software de procesamiento de lenguaje natural y requiere superar obstáculos de confidencialidad. El software de procesamiento del lenguaje natural se está utilizando para extraer conceptos y relaciones clave en conjuntos de datos textuales muy grandes contenidos en literatura biomédica publicada, registros de salud electrónicos y recursos médicos basados ​​en la web. Los estudios que utilizan el procesamiento del lenguaje natural han analizado datos no estructurados de millones de pacientes, convirtiendo información clave en contenido estructurado que conduce a una mejor vigilancia de la respuesta al tratamiento, así como a los efectos secundarios de los medicamentos potencialmente dañinos.

El modelado de simulación dinámica (DSM) es un enfoque utilizado para diseñar y desarrollar representaciones matemáticas que simulan intervenciones, y predecir respuestas a ellas a lo largo del tiempo en función de las preferencias y resultados de los pacientes cuando hay datos limitados o nulos. El DSM se está utilizando con éxito para estimar las diferencias de efectividad entre las intervenciones de atención médica, antes de que se implementen. El ‘Big data’ y DSM tienen relaciones sinérgicas recíprocas. El DSM permitirá aplicaciones generalizadas de ‘Big data’ para la toma de decisiones en grandes sistemas de atención médica. Del mismo modo, los grandes datos proporcionarán resultados de investigación actualizados, para garantizar que el modelo simule resultados basados ​​en los resultados más recientes.

Mirando hacia el futuro

En los próximos años, el progreso en inteligencia artificial (IA) generará herramientas clínicas prácticas que los proveedores de salud mental utilizarán para planificar un tratamiento individualizado que incorpore una amplia gama de tratamientos convencionales y modalidades de medicina complementaria y alternativa (CAM), basadas en evidencia. El resultado será un manejo más efectivo y rentable de los trastornos psiquiátricos comunes, como el trastorno depresivo mayor, el TDAH, el PTHD, el trastorno bipolar, el trastorno de ansiedad, la esquizofrenia, la enfermedad de Alzheimer y otros.

 

Fuente: Psychology Today

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