La inteligencia artificial puede ser la clave para prevenir la recaída de una enfermedad mental grave

El nuevo software de inteligencia artificial desarrollado por investigadores de la Universidad de Flinders se muestra prometedor para permitir el apoyo oportuno antes de la recaída en pacientes con enfermedades mentales graves.
El software AI2 (Actionable Intime Insights), desarrollado por un equipo de investigadores de salud digital en la Universidad de Flinders, se sometió a una prueba de ocho meses con pacientes psiquiátricos del Inner North Community Health Service, ubicado en Gawler, al Sur de Australia.
La herramienta digital está diseñada para revolucionar la provisión de tratamiento de salud mental oportuno centrado en el consumidor fuera del hospital, y los investigadores la etiquetan como fácilmente disponible y escalable.
En el ensayo de 304 pacientes, el software AI2 encontró que el 10% de ellos tenían un mayor riesgo de no adherirse a los planes de tratamiento al no tomar la medicación o al desvincularse de los servicios de salud.
Esto condujo a intervenciones que los médicos creen que podrían haber evitado que el paciente recayera y experimentara un deterioro de su salud mental.
La herramienta basada en la web utiliza algoritmos para marcar automáticamente las brechas en las interacciones de atención entre diferentes partes del sistema de salud.
El proyecto está dirigido por el profesor asociado de Flinders, Niranjan Bidargaddi, quien dice que el monitoreo, la gestión y el tratamiento actuales de las enfermedades mentales crónicas en diferentes partes del sistema de salud están mal coordinados y son inadecuados.
«En Australia hay alrededor de 600.000 personas que viven con una enfermedad mental crónica con múltiples morbilidades», dice Bidargaddi.
«Cuando un paciente ha buscado una consulta inicial con un médico, se le puede proporcionar un diagnóstico, un plan de atención de salud mental y luego se le envía con instrucciones para el tratamiento, como tomar medicamentos o probar técnicas terapéuticas. Múltiples citas médicas y medicamentos en curso son onerosos para que los pacientes los manejen solos.
«El problema es que la mayoría de los médicos no tienen los recursos para realizar un seguimiento manual de cada paciente. Esto puede llevar a que el paciente recaiga y posiblemente sea hospitalizado».
Algunas estimaciones sugieren que más del 80% de los pacientes con enfermedades mentales graves recaerán varias veces en los primeros cinco años de su tratamiento inicial.
Los pacientes pueden recaer por diversas razones. Pueden experimentar efectos secundarios intolerables o poco beneficio inicial del medicamento, tener una comprensión deficiente de la necesidad de un tratamiento continuo o sufrir circunstancias como el olvido o la falta de vivienda.
«Esto coloca al paciente en una trayectoria cuesta abajo y puede causar un empeoramiento de los síntomas así como tener una mayor carga para el sistema de salud pública», comenta Bidargaddi.
«AI2 entrega datos importantes en tiempo real, brindando a los médicos una alternativa digital efectiva para monitorear a los pacientes».
Los pacientes incluidos en el estudio tenían diagnósticos de esquizofrenia, trastorno esquizoafectivo, trastorno bipolar u otros trastornos del estado de ánimo y se les habían recetado medicamentos psicotrópicos.
Si se toman correctamente, los medicamentos antipsicóticos, antidepresivos y estabilizadores del estado de ánimo son muy eficaces para reducir el riesgo de recaída de una enfermedad mental grave.
El software AI2 analiza continuamente los datos del Plan de Beneficios de Medicare (MBS) y del Plan de Beneficios Farmacéuticos (PBS) de los pacientes con consentimiento médico, como las recetas de medicamentos, de My Health Records.
Los algoritmos que se ejecutan en la nube monitorean los datos de los pacientes para detectar brechas en la continuidad de la atención, como asistencia a citas médicas, reabastecimiento de recetas o revisión del plan de atención de salud mental.
Una vez que se detectan las lagunas, se activa una alerta de intervención con el médico de seguimiento, indicándole que intervenga.
Bidargaddi dice que el estudio encontró que monitorear el tablero de inteligencia artificial no es oneroso.
«Los dos monitores clínicos pasan aproximadamente dos horas por semana monitoreando el tablero, revisando las notas de los casos y hablando con los administradores de casos», comenta Bidargaddi.
«Los comentarios de los médicos en esta etapa sugieren que en realidad ahorraron tiempo en las llamadas de rutina, ya que solo se pondrían en contacto con el médico de cabecera cuando fuera necesario, como si el software hubiera detectado un resurtido perdido de una receta».
Si bien el lanzamiento de AI2 se limita actualmente al Sur de Australia, Bidargaddi dice que el siguiente paso para AI2 es realizar una prueba controlada aleatoria en varios sitios.
Esto determinará si la tecnología conduce a una reducción de la hospitalización con el tiempo y si es rentable.
Fuente: Universidad de Flinders

Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada.