Redacción Farmacosalud.com

Koa Health, proveedor de soluciones digitales de salud mental, y Birmingham and Solihull Mental Health NHS Foundation Trust, han anunciado los resultados de un innovador algoritmo de aprendizaje automático que predice con exactitud las crisis de salud mental en un entorno real del NHS. Los resultados del estudio, que ha contado con participación de la UPF (Universidad Pompeu Fabra, en Barcelona), sugieren que esta tecnología podría permitir una intervención temprana y mejorar los resultados de los pacientes.

Koa Health ha desarrollado un modelo de aprendizaje automático que utiliza historias clínicas electrónicas anónimas para supervisar continuamente a los enfermos en busca de riesgo de crisis de salud mental. Se ha comprobado que el modelo pronostica correctamente más de la mitad de las crisis con 28 días de antelación, sin una tasa considerable de falsos positivos. Un trabajo posterior de seis meses de duración evaluó el uso del algoritmo de Koa Health en la práctica clínica. Hasta en un 64% de los casos el modelo demostró ser clínicamente valioso, tanto en lo que respecta a la gestión de los casos como a la mitigación del riesgo de episodios críticos.

Analizadas las historias clínicas electrónicas de más de 17.000 pacientes
Roger Garriga, estudiante de doctorado del Departamento de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (DTIC) de la UPF, es el primer autor de la investigación, publicada en la revista ‘Nature Medicine’. Garriga explica que “hemos analizado las historias clínicas electrónicas de más de 17 mil pacientes de salud mental para desarrollar un modelo de aprendizaje automático que predice las próximas crisis de salud mental en las cuatro semanas siguientes. Nuestro algoritmo fue diseñado para proporcionar una puntuación de riesgo actualizada semanalmente para todos los pacientes con un historial de recaídas para apoyar decisiones clínicas con una ventana de tiempo suficiente para que los médicos apliquen medidas preventivas”.

Añade que “esta investigación muestra cómo la colaboración entre los científicos de datos y los profesionales de la salud puede conducir a la atención preventiva, teniendo un gran impacto en la vida de los pacientes."

Casi mil millones de personas en todo el mundo viven con un trastorno mental. Con la emergencia mundial en materia psicologico-psiquiátrica considerablemente exacerbada por la pandemia del COVID-19, los sistemas sanitarios se enfrentan a una creciente demanda de servicios de salud mental y buscan soluciones que permitan adoptar medidas preventivas. Koa Health está explorando la incorporación de la predicción de crisis en su servicio integral de salud mental como parte de su objetivo de utilizar la tecnología para mejorar radicalmente el acceso a un apoyo de alta calidad para este ámbito de la salud. El siguiente paso es validar el modelo en otros sistemas sanitarios y emprender los estudios a mayor escala que serán necesarios para obtener la aprobación reglamentaria.

Trabajo de referencia:
Garriga, R., Mas, J., Abraha, S., Nolan, J., Harrison, O., Tadros, G. y Matic, A. (mayo 2022). "Machine learning model to predict mental health crises from electronic health records". Nat Med. 2022. https://doi.org/10.1038/s41591-022-01811-5