Summary:
El trastorno obsesivo-compulsivo (TOC) es una condición mental crónica que puede tener un impacto significativo en la vida diaria de quienes la padecen. La comprensión de su naturaleza compleja y la búsqueda de tratamientos más eficaces son cruciales para mejorar la calidad de vida de los pacientes.
El Hospital de Bellvitge (HUB), a través de la Unidad de TOC del Servicio de Psiquiatría, ha diseñado un modelo de aprendizaje automático capaz de crear pronósticos a largo plazo que permiten predecir la evolución del paciente. Se trata del primer estudio que utiliza el machine learning para cruzar la información clínica y cognitiva básica de pacientes con Trastorno Obsesivo Compulsivo (TOC), que han recibido seguimiento desde hace más de una década.
La investigación llevada a cabo por el hospital barcelonés ha estudiado los datos de 134 personas, de las cuales 60 son pacientes TOC del centro y las 74 restantes, voluntarias. El modelo de aprendizaje automático se ha nutrido con las variables clínicas y de rendimiento neuropsicológico de todas estas personas, que se han recogido desde el inicio del proyecto para obtener algoritmos cada vez más fiables.
Un hallazgo importante de este estudio es que dos tercios de los pacientes con TOC son resistentes a los tratamientos estándar disponibles en la actualidad. Esta información subraya la necesidad de encontrar enfoques terapéuticos más personalizados y efectivos.
Aunque los investigadores emplazan a ampliar la muestra y disponer de algoritmos aún más fiables, sostienen que el aprendizaje automático podría predecir los resultados de los pacientes de TOC a largo plazo utilizando únicamente la información clínica y cognitiva básica.
Article written by Redacción Salud Digital
12/02/2024
Source:
Con Salud
https://www.consalud.es/saludigital/tecnologia-sanitaria/modelo-diagnostico-predictivo-pacientes-toc-aprendizaje-automatico_140057_102.html