La aplicación de modelos computacionales tiene el potencial de revolucionar la práctica clínica en psiquiatría y sus subcampos.
En los últimos años, los modelos computacionales han comenzado su aplicación en la investigación psiquiátrica y también en la creación de soluciones clínicas y comerciales para la psiquiatría. Los modelos computacionales ya son utilizados en varios campos de la psiquiatría como la psiquiatría computacional y la psiquiatría de precisión.
Investigadores especializados en psiquiatría de Alemania, Estados Unidos y Reino Unido, participaron en la serie de The Lancet Digital Health sobre salud mental digital titulada The Digital Mind. En su artículo los especialistas descubrieron el panorama actual de los modelos computacionales en psiquiatría, describen las similitudes y diferencias entre los tipos de modelos y discutieron las ventajas y desventajas en la investigación y la práctica clínica. Los modelos impulsados por mecanismos se basan en la imitación de procesos biológicos cerebrales y los modelos independientes utilizan métodos de aprendizaje automático para destilar información de grandes conjuntos de datos.
Pero, ¿para qué sirven los modelos computacionales en esta área? Los modelos son necesarios ya que estructuran información compleja y describen asociaciones entre un conjunto de variables de entrada, por ejemplo, actividad neuronal, resultados auto informados y geolocalizaciones de teléfonos con variables de salida como el comportamiento, diagnóstico psiquiátrico y respuesta al tratamiento.
Psiquiatra digital
La pandemia de COVID-19 no solo impulsó el uso de herramientas digitales para la atención médica, sino que también puso al centro de la discusión la salud mental y el aumento de los síntomas psiquiátricos. “Los enfoques computacionales pueden ayudar a mejorar y ampliar el acceso a la detección, predicción e intervención de enfermedades mentales”, explican los autores.
Además, los enfoques computacionales de la psiquiatría ya están bien establecidos tanto en la investigación académica como en otros campos de la psiquiatría computacional. “Los enfoques computacionales podrían ser muy beneficiosos, pero es esencial una comunicación cruzada profunda entre estos diferentes campos para construir modelos significativos”, indican los autores.
Aplicaciones de los modelos computacionales en psiquiatría
Los autores dividen los objetivos del modelado computacional en psiquiatría en cuatro categorías:
- Mecanismo: Es decir comprender los mecanismos biológicos que causan las enfermedades mentales y así generar biomarcadores más efectivos para el diagnóstico, prevención e intervención terapéutica.
- Subtipado: Conocer las causas biológicas de las enfermedades.
- Predicción de estado: Predecir el estado mental de los pacientes incluso desde antes de su desarrollo.
- Estratificación del tratamiento: Conocer qué pacientes se beneficiarían de tratamientos particulares.
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