La esquizofrenia y el trastorno bipolar son trastornos mentales graves que suelen manifestarse en la edad adulta temprana. Existen tratamientos eficaces, pero requieren un diagnóstico preciso, algo que resulta más complicado de lo que se podría esperar.
Numerosos estudios han demostrado que, a menudo, transcurren varios años entre la aparición de la enfermedad y el diagnóstico correcto. Cuanto más largo sea este período, más difícil será tratar el trastorno. Una nueva investigación de la Universidad de Aarhus y el Hospital Universitario de Psiquiatría de Aarhus sugiere que la inteligencia artificial puede ayudar a abordar este desafío. El artículo se publica en la revista JAMA Psychiatry .
«Es un desafío clínico difícil de resolver, pero lo hemos intentado, y los resultados de este estudio muestran que estamos en el camino correcto», dice el profesor Søren Dinesen Østergaard del Departamento de Medicina Clínica de la Universidad de Aarhus y los Servicios Psiquiátricos de la Región de Dinamarca Central, quien lidera el equipo de investigación detrás del estudio.
Análisis de datos de historias clínicas electrónicas
El estudio se basa en datos de registros médicos electrónicos de 24.449 pacientes que han recibido tratamiento para otros trastornos mentales, generalmente menos graves, que la esquizofrenia y el trastorno bipolar (por ejemplo, ansiedad y depresión).
Estos datos se utilizaron para desarrollar un algoritmo de aprendizaje automático capaz de proporcionar una estimación calificada de si los pacientes serían diagnosticados con esquizofrenia o trastorno bipolar dentro de los próximos cinco años.
«Si el algoritmo indica una alta probabilidad de desarrollar esquizofrenia o trastorno bipolar en los próximos cinco años, el personal sanitario puede centrar su examen en los síntomas asociados a estos trastornos, lo que potencialmente puede conducir a un diagnóstico más temprano y al inicio de un tratamiento específico», explica Dinesen Østergaard.
Un comienzo prometedor, pero aún no del todo logrado
El algoritmo de aprendizaje automático analizó la asociación entre más de 1.000 factores de los registros médicos electrónicos (incluidos diagnósticos, medicamentos y textos de notas clínicas) y posibles diagnósticos de esquizofrenia o trastorno bipolar en los cinco años siguientes.
Los resultados muestran que, de cada 100 pacientes que el algoritmo etiqueta como de alto riesgo, aproximadamente 13 serán diagnosticados con esquizofrenia o trastorno bipolar en los próximos cinco años. Por el contrario, de cada 100 pacientes que el algoritmo etiqueta como de bajo riesgo, aproximadamente 95 no serán diagnosticados con esquizofrenia o trastorno bipolar en los próximos cinco años.
«Este nivel de precisión probablemente no sea suficiente para que la primera versión del algoritmo se utilice en la práctica clínica , pero tenemos una buena idea de cómo mejorarlo. La clave parece ser un análisis más sofisticado del texto de las notas clínicas», afirma Dinesen Østergaard.
Palabras específicas en las notas clínicas impulsan las predicciones
Los investigadores examinaron qué componentes de los historiales médicos contribuyen más a predecir la esquizofrenia y el trastorno bipolar. Los resultados hablan por sí solos.
«Los diez factores que más contribuyen a las predicciones proceden de las notas clínicas. Entre ellos se encuentran palabras que describen síntomas como el aislamiento social y las alucinaciones auditivas , así como palabras que describen ingresos en hospitales psiquiátricos, claros indicadores de enfermedades mentales graves. Esto tiene todo el sentido clínico», explica Dinesen Østergaard, que cree que se puede extraer mucha más información de las notas clínicas.
El modelo de lenguaje utilizado en el estudio es relativamente simple, ya que se basa únicamente en la frecuencia relativa de palabras individuales y no tiene en cuenta el contexto en el que aparecen esas palabras. Sin embargo, ahora hay disponibles modelos de lenguaje mucho más avanzados capaces de comprender el significado de oraciones completas, similares a los que impulsan ChatGPT.
«Somos optimistas y creemos que esta tecnología puede hacer que nuestras predicciones sobre la esquizofrenia y el trastorno bipolar sean lo suficientemente precisas para que las futuras versiones del algoritmo sirvan de apoyo a la práctica clínica. Esta es una oportunidad que sin duda aprovecharemos», afirma Dinesen Østergaard.
Más información: Lasse Hansen et al, Predicción de la progresión diagnóstica a la esquizofrenia o el trastorno bipolar mediante aprendizaje automático, JAMA Psychiatry (2025). DOI: 10.1001/jamapsychiatry.2024.4702
