{"id":43929,"date":"2024-02-15T09:39:46","date_gmt":"2024-02-15T15:39:46","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=43929"},"modified":"2025-10-18T22:11:38","modified_gmt":"2025-10-19T04:11:38","slug":"machine-learning-detecta-signos-tempranos-de-psicosis-en-escaneos-cerebrales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/machine-learning-detecta-signos-tempranos-de-psicosis-en-escaneos-cerebrales\/","title":{"rendered":"Machine learning detecta signos tempranos de psicosis en escaneos cerebrales"},"content":{"rendered":"
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Un estudio de la Universidad de Tokio revela potencial para predecir la psicosis antes de su inicio.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Un estudio liderado por investigadores de la Universidad de Tokio desarroll\u00f3 una herramienta de machine learning capaz de predecir el inicio de la psicosis antes de que ocurra. Esta herramienta, que utiliza escaneos cerebrales de resonancia magn\u00e9tica (IRM), podr\u00eda revolucionar la detecci\u00f3n temprana de la psicosis y mejorar los resultados cl\u00ednicos.<\/p>

En este sentido, el estudio, realizado por un consorcio internacional que incluye investigadores de la Universidad de Tokio, analiz\u00f3 escaneos cerebrales de m\u00e1s de 2 mil personas de 21 ubicaciones a nivel global. Seg\u00fan el estudio cerca de la mitad de los participantes hab\u00edan sido identificados como cl\u00ednicamente en alto riesgo de desarrollar psicosis.<\/p>

Esta herramienta fue capaz de diferenciar con una precisi\u00f3n del 85% entre personas que no estaban en riesgo y aquellas que posteriormente experimentaron s\u00edntomas psic\u00f3ticos manifiestos. No obstante, esta precisi\u00f3n registr\u00f3 una reducci\u00f3n ligera al obtener una precisi\u00f3n del 73% al utilizar nuevos datos, sin embargo, los resultado fueron considerados significativos para la detecci\u00f3n temprana.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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La psicosis es un trastorno que puede ser desencadenado por diversos factores, como enfermedad, trauma, consumo de drogas o predisposici\u00f3n gen\u00e9tica. Aunque puede ser preocupante, la psicosis es tratable y la mayor\u00eda de las personas se recuperan. Sin embargo, la identificaci\u00f3n temprana de personas en riesgo puede ser dif\u00edcil, especialmente en adolescentes y adultos j\u00f3venes, cuando el cerebro y el cuerpo contin\u00faan experimentando muchos cambios.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\u201cComo m\u00e1ximo, s\u00f3lo el 30% de los individuos de alto riesgo cl\u00ednico presentan posteriormente s\u00edntomas psic\u00f3ticos manifiestos, mientras que el 70% restante no los presenta. Por lo tanto, los m\u00e9dicos necesitan ayuda para identificar a aquellos que tendr\u00e1n s\u00edntomas psic\u00f3ticos utilizando no s\u00f3lo signos subcl\u00ednicos, como cambios en el pensamiento, el comportamiento y las emociones, sino tambi\u00e9n algunos marcadores biol\u00f3gicos\u201d explic\u00f3\u00a0 <\/span>Shinsuke Koike, profesor asociado, Escuela de Graduados en Artes y Ciencias, Universidad de Tokio.<\/p>

El equipo de investigadores utiliz\u00f3 escaneos cerebrales de IRM para identificar diferencias en la estructura cerebral de personas en alto riesgo de psicosis antes de que se manifiesten los s\u00edntomas. Esto marca la primera vez que se identifican diferencias en los cerebros de personas en alto riesgo que a\u00fan no han experimentado psicosis.<\/p>

El estudio de la Universidad de Tokio destaca el potencial de la inteligencia artificial y los escaneos cerebrales de IRM para predecir la psicosis antes de que ocurra. No obstante, ser\u00e1n necesarias m\u00e1s investigaciones y estudios para validar estos hallazgos. Esta herramienta de machine learning podr\u00eda tener un impacto significativo en la detecci\u00f3n temprana y el tratamiento de la psicosis, lo que llevar\u00eda conducir\u00eda a mejores resultados cl\u00ednicos y a una mejor calidad de vida para los pacientes.<\/p>

\u201cTodav\u00eda tenemos que probar si el clasificador funcionar\u00e1 bien para nuevos conjuntos de datos. Dado que parte del software que utilizamos es mejor para un conjunto de datos fijo, necesitamos crear un clasificador que pueda clasificar de manera s\u00f3lida las resonancias magn\u00e9ticas de nuevos sitios y m\u00e1quinas. un desaf\u00edo que ahora est\u00e1 asumiendo un proyecto nacional de ciencia del cerebro en Jap\u00f3n, llamado Brain\/MINDS Beyond\u201d, concluy\u00f3 Koike.<\/p>

Check the full study at the following link:<\/p>

https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41380-024-02426-7<\/a><\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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NATURE<\/b><\/p>

https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41380-024-02426-7<\/a><\/span><\/p>

NEWS MEDICAL<\/b><\/p>

https:\/\/www.news-medical.net\/news\/20240208\/Machine-learning-tool-reads-brain-scans-for-early-signs-of-psychosis.aspx<\/a><\/span><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Un estudio de la Universidad de Tokio revela potencial para predecir la psicosis antes de su inicio. Un estudio liderado por investigadores de la Universidad de Tokio desarroll\u00f3 una herramienta de machine learning capaz de predecir el inicio de la psicosis antes de que ocurra. Esta herramienta, que utiliza escaneos cerebrales de resonancia magn\u00e9tica (IRM), podr\u00eda revolucionar la detecci\u00f3n temprana de la psicosis y mejorar los resultados cl\u00ednicos. En este sentido, el estudio, realizado por un consorcio internacional que incluye investigadores de la Universidad de Tokio, analiz\u00f3 escaneos cerebrales de m\u00e1s de 2 mil personas de 21 ubicaciones a nivel global. Seg\u00fan el estudio cerca de la mitad de los participantes hab\u00edan sido identificados como cl\u00ednicamente en alto riesgo de desarrollar psicosis. Esta herramienta fue capaz de diferenciar con una precisi\u00f3n del 85% entre personas que no estaban en riesgo y aquellas que posteriormente experimentaron s\u00edntomas psic\u00f3ticos manifiestos. No obstante, esta precisi\u00f3n registr\u00f3 una reducci\u00f3n ligera al obtener una precisi\u00f3n del 73% al utilizar nuevos datos, sin embargo, los resultado fueron considerados significativos para la detecci\u00f3n temprana. La psicosis es un trastorno que puede ser desencadenado por diversos factores, como enfermedad, trauma, consumo de drogas o predisposici\u00f3n gen\u00e9tica. Aunque puede ser preocupante, la psicosis es tratable y la mayor\u00eda de las personas se recuperan. Sin embargo, la identificaci\u00f3n temprana de personas en riesgo puede ser dif\u00edcil, especialmente en adolescentes y adultos j\u00f3venes, cuando el cerebro y el cuerpo contin\u00faan experimentando muchos cambios. \u201cComo m\u00e1ximo, s\u00f3lo el 30% de los individuos de alto riesgo cl\u00ednico presentan posteriormente s\u00edntomas psic\u00f3ticos manifiestos, mientras que el 70% restante no los presenta. Por lo tanto, los m\u00e9dicos necesitan ayuda para identificar a aquellos que tendr\u00e1n s\u00edntomas psic\u00f3ticos utilizando no s\u00f3lo signos subcl\u00ednicos, como cambios en el pensamiento, el comportamiento y las emociones, sino tambi\u00e9n algunos marcadores biol\u00f3gicos\u201d explic\u00f3\u00a0 Shinsuke Koike, profesor asociado, Escuela de Graduados en Artes y Ciencias, Universidad de Tokio. El equipo de investigadores utiliz\u00f3 escaneos cerebrales de IRM para identificar diferencias en la estructura cerebral de personas en alto riesgo de psicosis antes de que se manifiesten los s\u00edntomas. Esto marca la primera vez que se identifican diferencias en los cerebros de personas en alto riesgo que a\u00fan no han experimentado psicosis. El estudio de la Universidad de Tokio destaca el potencial de la inteligencia artificial y los escaneos cerebrales de IRM para predecir la psicosis antes de que ocurra. No obstante, ser\u00e1n necesarias m\u00e1s investigaciones y estudios para validar estos hallazgos. Esta herramienta de machine learning podr\u00eda tener un impacto significativo en la detecci\u00f3n temprana y el tratamiento de la psicosis, lo que llevar\u00eda conducir\u00eda a mejores resultados cl\u00ednicos y a una mejor calidad de vida para los pacientes. \u201cTodav\u00eda tenemos que probar si el clasificador funcionar\u00e1 bien para nuevos conjuntos de datos. Dado que parte del software que utilizamos es mejor para un conjunto de datos fijo, necesitamos crear un clasificador que pueda clasificar de manera s\u00f3lida las resonancias magn\u00e9ticas de nuevos sitios y m\u00e1quinas. un desaf\u00edo que ahora est\u00e1 asumiendo un proyecto nacional de ciencia del cerebro en Jap\u00f3n, llamado Brain\/MINDS Beyond\u201d, concluy\u00f3 Koike. Consulta el estudio completo en el siguiente enlace: https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41380-024-02426-7 BIBLIOGRAF\u00cdA NATURE https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41380-024-02426-7 NEWS MEDICAL https:\/\/www.news-medical.net\/news\/20240208\/Machine-learning-tool-reads-brain-scans-for-early-signs-of-psychosis.aspx<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":43931,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[156,160],"tags":[145],"class_list":["post-43929","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-big-data","category-noticias","tag-noticias"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/43929","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=43929"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/43929\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/43931"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=43929"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=43929"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=43929"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}