Un equipo de investigadores de NYU Langone Health ha presentado un innovador modelo de inteligencia artificial (IA) capaz de predecir el riesgo de desarrollar trastorno de estrés postraumático (PTSD) en pacientes que llegan a salas de emergencia con lesiones físicas. Este estudio, publicado el 9 de noviembre en la revista Nature Communications, destaca la importancia de las narrativas de los pacientes sobre su trauma como una herramienta valiosa para la identificación temprana de esta condición.
La relevancia del estudio
Cada año, aproximadamente 43 millones de pacientes son atendidos en salas de emergencia en Estados Unidos debido a lesiones traumáticas, y más de una cuarta parte de ellos puede desarrollar PTSD. Sin embargo, la detección temprana de esta enfermedad mental es un desafío, ya que muchos hospitales no cuentan con los recursos para realizar cuestionarios de evaluación exhaustivos debido a la presión de tiempo que enfrentan los clínicos.
Funcionamiento de PREVIA
El modelo de IA, denominado PREVIA, fue diseñado para analizar las respuestas espontáneas de los pacientes a la pregunta rutinaria: "¿Qué le trajo a la sala de emergencias?". En pruebas realizadas con 145 pacientes, PREVIA logró identificar correctamente a más del 95.4% de aquellos en riesgo de desarrollar PTSD. En un análisis comparativo, el sistema de IA detectó el 100% de los casos que posteriormente desarrollaron PTSD, superando la tasa de aciertos de un clínico especializado, que fue del 89%.
La herramienta utiliza un enfoque de múltiples capas, donde la primera evalúa el lenguaje de las narrativas de los pacientes en busca de síntomas asociados con el trauma inicial y otros síntomas que pueden surgir durante la atención en la sala de emergencias. Las capas posteriores consideran factores de riesgo, como problemas de salud mental preexistentes y el nivel socioeconómico, así como factores protectores, como habilidades de afrontamiento y apoyo social.
Implicaciones para la atención médica
La identificación de pacientes en riesgo durante su primera visita a la sala de emergencias es crucial, ya que el primer mes tras el trauma es un periodo clave para la intervención preventiva. La mayoría de los pacientes no vuelven a tener contacto con el sistema de salud después de su alta, lo que dificulta el tratamiento de síntomas que podrían desarrollarse posteriormente.
La implementación de PREVIA podría facilitar un enfoque más proactivo en la atención de salud mental, permitiendo a los clínicos ofrecer intervenciones preventivas en el momento más efectivo. Según la doctora Katharina Schultebraucks, autora principal del estudio, "PREVIA puede servir como un detector de riesgo que identifica a los pacientes en riesgo y explica por qué, sin añadir tiempo al proceso de admisión en salas de emergencia ocupadas".
Accesibilidad y futuro de la IA en salud
Una de las ventajas de PREVIA es que fue construido utilizando modelos de código abierto, lo que permite que otros hospitales lo prueben de manera independiente sin necesidad de acceso a software propietario o datos de pacientes. Esto es fundamental para su adopción generalizada en el sistema de salud.
El estudio fue realizado por un equipo multidisciplinario de investigadores de NYU Langone, incluyendo a Victoria Mueller, Jyoti Yadav, Annie Farnsworth, entre otros, quienes contribuyeron a desarrollar esta herramienta que promete revolucionar la forma en que se aborda el PTSD en entornos de emergencia.
Con la creciente necesidad de soluciones efectivas en salud mental, la integración de la IA en el diagnóstico y tratamiento de condiciones como el PTSD representa un avance significativo hacia una atención más integral y accesible.
Fuente: Información elaborada a partir de la publicación original.
