La salud mental es un fenómeno complejo determinado por múltiples factores sociales, ambientales, biológicos y psicológicos, e incluye padecimientos como la depresión, ansiedad, epilepsia, demencias, esquizofrenia y los trastornos del desarrollo en la infancia, algunos de los cuales se han agravado en los últimos tiempos. En este sentido, lograr que la población conserve la salud mental, además de la salud física, depende, en gran parte, de la realización exitosa de salud pública que permita realizar diagnósticos tempranos, con buenas opciones de tratamiento y rehabilitación para el paciente.
La psicosis, es una forma de perturbación caracterizada generalmente por los distintos cambios de excitación y depresión del ánimo, y en general de todas las actividades orgánicas, los pacientes pueden perder la noción de la realidad presentando síntomas como delirios o alucinaciones, el tratamiento que se ofrece es acorde a las causas que generan la psicosis, puede incluir el uso de fármacos y tratamiento psicoterapéutico.
Hasta ahora, los exámenes para evaluar la salud mental son realizados por parte de un profesional de salud, se trata de entrevistas y pruebas cognitivas, existe la necesidad de una medición objetiva; sin embargo, Investigadores de la Universidad de Emory y la Universidad de Harvard desarrollaron un algoritmo de aprendizaje automático que puede predecir la probabilidad de que una persona pueda desarrollar psicosis según sus patrones de habla. Este algoritmo es tan preciso que puede predecir si una persona se encuentra en riesgo de padecer psicosis con el 90% de precisión. Constituye una gran herramienta para el diagnóstico temprano y en su caso, otorgar valiosa información para recibir un tratamiento oportuno.
El algoritmo se basa en la observación de las diferencias lingüísticas específicas y determinantes que ocurren en pacientes con riesgo de psicosis. Estos cambios en el lenguaje, incluyen una reducción en la riqueza de las oraciones y un aumento en las palabras relacionadas con el sonido y el habla con baja densidad semántica o vaguedad. En un proceso denominado «fenotipado digital», en el cual puede estudiarse al paciente en función a los hábitos que tiene, sus interacciones con las redes y medios digitales, los tipos de contenidos que se leen, las horas en que se más se utiliza el acceso a internet, ofrecen pistas acerca de la personalidad, de la salud física y del estado emocional de una persona. Se estima que una persona toca su celular hasta 2000 veces al día, sin duda el comportamiento ofrece una cantidad de datos importantes acerca de su personalidad.
«En el ámbito clínico, a menudo carecemos de precisión», dice Neguine Rezaii, primer autor del estudio. «Necesitamos formas más cuantificadas y objetivas de medir variables sutiles, como las ocultas en el uso del lenguaje». “Tratar de escuchar estas sutilezas en conversaciones con personas es como tratar de ver gérmenes microscópicos con los ojos», añade. A través del aprendizaje automático (Machine learning) es posible analizar de manera automática, hábitos del lenguaje.
Sin duda, esta forma, tan cerca de la población como su mismo celular, será una herramienta muy poderosa para el tratamiento de otras enfermedades mentales.
Por: Dalia Solano
SEGOB.
La salud mental en México.
Omnia.
Fenotipo digital
Psiquiatria.com
Fenotipado digital, una herramienta global para la psiquiatría.
Medgadget.
Machine Learning Predicts Psychosis from Subtle Changes in Word Choices
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