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Big Data podría ayudar a la psiquiatría a ser más exacta

Por Gail Dutton – Tech Page One

Big Data en el campo de la psiquiatría está ayudando a reducir errores al emparejar los medicamentos con los pacientes, mejorar los diagnósticos y predecir los futuros tratamientos para enfermedades de salud mental.

Uno de los problemas fundamentales en neuropsiquiatría es que "la gente está consiguiendo los medicamentos equivocados", comentó Jonathan Polak, fundador de 1Datapoint Diagnostics con sede en Toronto, que está desarrollando herramientas de análisis para mejorar la calidad del diagnóstico de salud mental y su tratamiento. "Esto ocurre con más frecuencia en la psiquiatría que en otras enfermedades, ya que estamos intentado tratar a los pacientes sin certeza en el diagnóstico. Esta es una de las pocas áreas de la medicina con este problema”.

Después de iniciar una terapia con una nueva medicina suele preguntar: ¿Te sientes mejor? La respuesta de un paciente a menudo es altamente subjetiva. 1Datapoint quiere ayudar a responder esta pregunta con métricas cuantificables, para que los psiquiatras puedan maximizar el impacto terapéutico para cada paciente, lo cual permitiría una medicina de precisión.


Big Data en los diagnósticos

1Datapoint utiliza a Big Data para identificar las desviaciones en la norma de un paciente o las combinaciones de comportamientos, como los ciclos del sueño/vigilia del paciente, el entorno social y el estado emocional.

Este enfoque permite a los psiquiatras controlar los comportamientos de los pacientes de forma electrónica, en tiempo real y analizando los datos para obtener información clínicamente relevante que pueda confirmar un diagnóstico o informar para crear un plan de tratamiento.

Por ejemplo, señaló Polak, "un psiquiatra puede asignar a un paciente con ansiedad social si éste suele hacer preguntas en clase o iniciar conversaciones". Un monitoreo electrónico del paciente puede realizar un seguimiento de sus llamadas telefónicas o mensajes de texto, así como la captura de un segundo de las interacciones de audio. Junto con la clasificación de escenas y el aprendizaje automático de análisis, se puede determinar si el paciente está hablando, y si lo está haciendo con algunas personas o para un público más amplio. Por lo tanto, en lugar de confiar en el recuerdo de lo mucho que él o ella habló, los datos cuantificables están disponibles para ayudar a la psiquiatra a afinar la terapia del paciente.

"En lugar de una rebanada de 45 minutos de vida, podemos desarrollar una huella digital de comportamiento que resume la conducta de un paciente durante un par de meses", puntualizó Polak. "En psiquiatría, no hay un solo precursor para una condición dada".

El objetivo, dijo, no es crear una herramienta que defina estrictamente un trastorno en particular, sino proporcionar información completa que permita a los psiquiatras hacer diagnósticos más concretos.

1Datapoint está probando este enfoque en los ensayos clínicos. Actualmente, Polak y su equipo están trabajando con psiquiatras líderes, enfocándose en el trastorno de la ansiedad y la depresión, mientras reúnen los datos para una eventual presentación con la Administración de Alimentos y Medicamentos de Estados Unidos. Si se aprueba la huella digital para la ansiedad y la depresión, "nos gustaría incluir el Trastorno de Hiperactividad con Déficit de Atención (ADHD, por sus siglas en inglés) y el trastorno obsesivo-compulsivo".

La genética y la "potencia de los ordenadores”

El enfoque tiene el mérito, de acuerdo con Jeffrey Borenstein, M.D., presidente y CEO de la Fundación para la Investigación del Comportamiento y el Cerebro, de otorgar becas a la investigación prometedora en la medicina psiquiátrica.

"Hay potencial de biomarcadores del comportamiento", indicó Borenstein. "Asociar el riesgo de suicidio con ciertos síntomas, por ejemplo, podría ser útil".

Borenstein citó meta-análisis que dieron un agregado significativo a los datos de múltiples estudios, incluyendo la investigación epidemiológica para determinar biomarcadores genéticos de una enfermedad, lo que podría conducir a la identificación de las tendencias más grandes de esa enfermedad.

"La combinación de la genética y el poder de los ordenadores llevan a la ciencia a un nuevo nivel, con la esperanza de que algunos de los estudios estarán directamente relacionados con la atención clínica", enfatizó Borenstein.

Por ejemplo, los investigadores del Instituto Nacional de Salud Mental han identificado un marcador biológico que predice la capacidad de respuesta al antidepresivo ketamina, el cual podría ayudar a los médicos a recetar el fármaco sólo a aquellos pacientes a los que les va a ayudar.

El mayor valor de Big Data puede provenir del agregado y el análisis de la información acumulada a lo largo de muchos años de estudios.

Citando las investigaciones que demuestran que los biomarcadores por sí solos son inadecuados para la identificación de personas en riesgo de trastornos bipolares, Guillaume Fond, M.D. de la división de psiquiatría en el Hospital Henri Mondor en Créteil, Francia, dijo que un enfoque de Big Data que integra los tipos de datos adicionales "podría revolucionar la forma en que se predicen, previenen y tratan los trastornos psiquiátricos".

En un artículo de la revista psiquiátrica Acta Psychiatrica Scandinavica, Fond apuntó que Big Data "tiene el potencial para responder a preguntas cruciales sobre la aparición y evolución de los trastornos mentales".

"Sin embargo", acotó, "Big Data tiene límites éticos. La disponibilidad de vigilancia masiva podría transformar a Big Data en un Big Brother”.

No importa el desafío, Dell cuenta con la tecnología necesaria. Conoce algunos casos de estudio.

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