{"id":58771,"date":"2025-08-13T09:32:56","date_gmt":"2025-08-13T15:32:56","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=58771"},"modified":"2025-08-13T09:38:34","modified_gmt":"2025-08-13T15:38:34","slug":"modelos-de-machine-learning-podrian-mejorar-la-deteccion-temprana-de-crisis-de-salud-mental-en-adolescentes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/noticias\/modelos-de-machine-learning-podrian-mejorar-la-deteccion-temprana-de-crisis-de-salud-mental-en-adolescentes\/","title":{"rendered":"Modelos de machine learning podr\u00edan mejorar la detecci\u00f3n temprana de crisis de salud mental en adolescentes"},"content":{"rendered":"
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Un an\u00e1lisis sistem\u00e1tico sugiere que estas herramientas superan a las evaluaciones cl\u00ednicas tradicionales, aunque a\u00fan enfrentan retos de validaci\u00f3n, implementaci\u00f3n y equidad.<\/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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La incidencia de intentos de suicidio, autolesiones y hospitalizaciones psiqui\u00e1tricas en adolescentes est\u00e1 en aumento a nivel global. Un estudio publicado en la revista cient\u00edfica Cureus<\/em><\/a> evalu\u00f3 el uso de modelos de aprendizaje autom\u00e1tico o machine learning,<\/em> basados en registros cl\u00ednicos electr\u00f3nicos (EHR, en ingl\u00e9s) para predecir estas crisis, encontrando un potencial significativo para mejorar la identificaci\u00f3n de j\u00f3venes en riesgo frente a m\u00e9todos convencionales, aunque con importantes limitaciones por resolver.<\/p>

La revisi\u00f3n sistem\u00e1tica, realizada por un equipo internacional de investigadores, analiz\u00f3 cinco estudios publicados entre 2019 y 2025 que emplearon algoritmos de machine learning para predecir intentos de suicidio, autolesiones o hospitalizaciones por crisis de salud mental en adolescentes de 10 a 20 a\u00f1os. Todos los estudios se llevaron a cabo en pa\u00edses de altos ingresos, principalmente Estados Unidos y Australia, utilizando datos retrospectivos de EHR.<\/p>

Los modelos evaluados integraron desde datos estructurados, como diagn\u00f3sticos, medicamentos y antecedentes de visitas m\u00e9dica, hasta informaci\u00f3n no estructurada extra\u00edda de notas cl\u00ednicas mediante procesamiento de lenguaje natural (PLN). Los resultados mostraron un rango de precisi\u00f3n moderada a alta, con valores de \u00e1rea bajo la curva (AUC) entre 0.68 y 0.88. El mejor desempe\u00f1o se obtuvo al combinar datos estructurados con an\u00e1lisis de texto, alcanzando un AUC de 0.88 en la predicci\u00f3n de readmisiones hospitalarias por conductas suicidas en los 90 d\u00edas posteriores al alta.<\/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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Pese a estos avances, todos los estudios presentaron un alto riesgo de sesgo en el an\u00e1lisis, principalmente por falta de validaci\u00f3n externa y ausencia de datos de calibraci\u00f3n. Adem\u00e1s, los valores predictivos positivos fueron bajos, reflejando la dificultad de predecir eventos poco frecuentes sin generar un alto n\u00famero de falsos positivos.<\/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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El art\u00edculo subraya que, aunque los modelos de machine learning, podr\u00edan superar a herramientas tradicionales como entrevistas cl\u00ednicas o escalas estandarizadas, a\u00fan existen desaf\u00edos para su implementaci\u00f3n real. Por ejemplo, la necesidad de pruebas en entornos cl\u00ednicos reales, la integraci\u00f3n efectiva en los flujos de trabajo m\u00e9dicos, la reducci\u00f3n de la fatiga por alertas y la actualizaci\u00f3n continua de los modelos para evitar p\u00e9rdida de precisi\u00f3n con el tiempo.<\/p>

El estudio tambi\u00e9n plantea consideraciones \u00e9ticas y de equidad, como el riesgo de consecuencias negativas por clasificaciones err\u00f3neas, la falta de participaci\u00f3n de adolescentes, familias y profesionales en el dise\u00f1o de los modelos, y la necesidad de asegurar que estas herramientas beneficien a todas las poblaciones, no solo a grupos privilegiados.<\/p>

El estudio concluye que los modelos de machine learning basados en EHR tienen el potencial de mejorar la prevenci\u00f3n del suicidio y otras crisis de salud mental en adolescentes, pero su adopci\u00f3n segura y equitativa requiere validaci\u00f3n rigurosa, transparencia, participaci\u00f3n de los interesados y un marco \u00e9tico s\u00f3lido. Solo con estas condiciones podr\u00edan convertirse en aliados efectivos en la atenci\u00f3n y prevenci\u00f3n de estas emergencias de salud p\u00fablica.<\/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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CUREUS<\/strong><\/p>

https:\/\/www.cureus.com\/articles\/385995-machine-learning-models-for-predicting-mental-health-crises-in-adolescents-using-electronic-health-records-a-systematic-review#!\/<\/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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