¿Es la inteligencia artificial la clave para prevenir la recaída de enfermedades mentales graves? Un nuevo software de IA desarrollado por investigadores de la Universidad de Flinders es prometedor para permitir un apoyo antes de la recaída en pacientes con enfermedades mentales graves.
Concretamente, el software AI2 se ha sometido a un ensayo de ocho meses con pacientes psiquiátricos del Inner North Community Health Service, ubicado en Gawler, en Australia del Sur.
La herramienta digital está orientada a revolucionar la provisión de tratamiento de salud mental centrada 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 medicamentos o desvincularse de los servicios de salud. Esto llevó 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.
La herramienta basada en la web utiliza algoritmos para marcar automáticamente las brechas en las interacciones de atención
Algunas estimaciones sugieren que más del 80% de los pacientes con enfermedad mental grave recaerán varias veces dentro de los cinco años de su tratamiento inicial.
Los pacientes pueden recaer por una variedad de razones. Pueden experimentar efectos secundarios intolerables o poco beneficio inicial de la medicación, tener una mala comprensión de la necesidad de tratamiento continuo o sufrir circunstancias como el olvido o la falta de vivienda.
En este sentido, el nuevo software da datos importantes en tiempo real, proporcionando a los médicos una alternativa digital efectiva para monitorear a los pacientes.
Los pacientes incluidos en el estudio tenían diagnósticos de esquizofrenia, trastorno esquizoa afectivo, bipolar u otros trastornos del estado de ánimo y se les habían recetado medicamentos psicotrópicos en curso.
Los algoritmos que se ejecutan en la nube monitorean los datos de los pacientes para detectar brechas en la continuidad de la atención, como la asistencia a citas médicas, las recargas de recetas o la revisión del plan de atención de salud mental. Una vez que se detectan las brechas, se activa una alerta de intervención con el médico de monitoreo, incitándolo a intervenir.
Si bien el despliegue de AI2 se limita actualmente a SA, A/P Bidargaddi, los investigadores apuntan que el siguiente paso para AI2 es que se lleve a cabo un ensayo controlado aleatorio en múltiples sitios. Esto determinará si la tecnología conduce a una reducción en la hospitalización y si es rentable.
A/P Bidargaddi está trabajando con Digital Health CRC para refinar aún más la calidad de los algoritmos y explorar su uso para facilitar interacciones de atención óptimas para otras afecciones crónicas como la diabetes.