{"id":57004,"date":"2025-06-12T09:16:53","date_gmt":"2025-06-12T15:16:53","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=57004"},"modified":"2025-06-12T09:22:02","modified_gmt":"2025-06-12T15:22:02","slug":"investigadores-prueban-herramientas-de-ia-para-apoyar-el-diagnostico-temprano-de-depresion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/noticias\/investigadores-prueban-herramientas-de-ia-para-apoyar-el-diagnostico-temprano-de-depresion\/","title":{"rendered":"Investigadores prueban herramientas de IA para apoyar el diagn\u00f3stico temprano de depresi\u00f3n"},"content":{"rendered":"
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Estudio muestra como modelos de lenguaje y herramientas de IA pueden detectar signos de depresi\u00f3n y riesgo de suicidio.<\/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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An investigation published in JAMA Network Open<\/em><\/a> evalu\u00f3 el desempe\u00f1o de grandes modelos de lenguaje (LLM, en ingl\u00e9s) y modelos de incrustaci\u00f3n de texto o text embedings<\/em> como SBERT y SimCSE, para identificar se\u00f1ales de depresi\u00f3n y riesgo de suicidio en pacientes psiqui\u00e1tricos<\/strong>, a partir de sus respuestas en pruebas de completamiento de oraciones.<\/p>

El estudio fue realizado en el Centro M\u00e9dico Boramae de la Universidad Nacional de Se\u00fal, en Corea del Sur, con datos recopilados entre 2016 y 2021. Participaron 1,064 pacientes de entre 18 y 39 a\u00f1os que completaron evaluaciones psicol\u00f3gicas y narrativas tipo test proyectivo, adem\u00e1s de escalas de autovaloraci\u00f3n para depresi\u00f3n y suicidio.<\/p>

Los investigadores probaron modelos como GPT-4o y Gemini-1.0, adem\u00e1s de algoritmos de machine learning<\/em> o aprendizaje autom\u00e1tico basados en vectores de texto. El objetivo fue medir su capacidad para detectar depresi\u00f3n cl\u00ednica significativa y riesgo suicida a partir de narrativas escritas por los pacientes sobre su autoimagen, relaciones familiares, percepci\u00f3n de g\u00e9nero e interacciones interpersonales.<\/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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Los resultados mostraron que los modelos analizados lograron identificar correctamente se\u00f1ales de depresi\u00f3n y suicidio con una precisi\u00f3n razonable<\/strong>, especialmente cuando se utilizaban narrativas sobre el autoconcepto. Por ejemplo, el modelo de texto combinado con un algoritmo de extreme gradient boosting<\/em> logr\u00f3 una puntuaci\u00f3n de 0.84 en detecci\u00f3n de depresi\u00f3n. Asimismo, modelos como GPT-4o obtuvieron buenos resultados con aprendizaje sin ejemplos o zero-shot<\/em> y con ejemplos previos o few-shot<\/em>.<\/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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Para el riesgo suicida, el mejor desempe\u00f1o se obtuvo con GPT-4o en modalidad few-shot, con una puntuaci\u00f3n F1 de 0.70. Estos resultados reflejan el potencial de la inteligencia artificial para analizar lenguaje natural y apoyar procesos diagn\u00f3sticos en salud mental, aunque se requieren m\u00e1s estudios cl\u00ednicos para su validaci\u00f3n y aplicaci\u00f3n segura.<\/p>

En este sentido, los autores destacan que si bien estas herramientas muestran potencial para apoyar el diagn\u00f3stico en contextos cl\u00ednicos, a\u00fan es necesario mejorar su precisi\u00f3n, comprender mejor c\u00f3mo toman decisiones y garantizar el resguardo \u00e9tico de la informaci\u00f3n sensible.<\/p>

Finalmente, el estudio sugiere que, con mayores desarrollos y validaciones, estos modelos podr\u00edan complementar las evaluaciones cl\u00ednicas en salud mental y apoyar la detecci\u00f3n temprana de riesgos, particularmente en contextos donde el acceso a profesionales de salud es limitado.<\/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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JAMA NETWORK<\/strong><\/p>

https:\/\/jamanetwork.com\/journals\/jamanetworkopen\/fullarticle\/2834372<\/a><\/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":"

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