Al igual que medir la presión arterial o la frecuencia cardíaca, pronto los cambios en los niveles de depresión también podrían medirse mediante las capacidades de la inteligencia artificial (IA).
En un estudio reciente, se administró terapia de estimulación cerebral profunda (ECP), durante seis meses a 10 personas con depresión resistente al tratamiento. Aunque históricamente la DBS ha dado resultados inconsistentes, con la ayuda de la inteligencia artificial, esto podría cambiar pronto.
Para activar con éxito las redes adecuadas con la ECP, se debe recibir información precisa. Actualmente, esto depende de los sentimientos de los pacientes, que pueden estar influenciados por situaciones de vida estresantes y circuitos neuronales.
Dado esto, investigadores en los Estados Unidos utilizaron una combinación de implantes de electrodos y análisis de inteligencia artificial para identificar cambios en los patrones de actividad cerebral causados por la ECP.
Innovación en salud mental
De esta forma, investigadores del Instituto de Tecnología de Georgia, la Facultad de Medicina de la Universidad Emory y la Facultad de Medicina Icahn en el Monte Sinaí han colaborado con éxito para identificar señales cerebrales que pueden servir como biomarcadores para la recuperación de la depresión.
Las señales de recuperación se pueden utilizar para determinar cuándo la ECP está funcionando de manera efectiva y cuándo no, con más del 90% de precisión, según informó Science Alert.
«Nueve de cada 10 pacientes en este estudio mejoraron, brindando una oportunidad perfecta para utilizar nuevas tecnologías para rastrear sus trayectorias de recuperación», dijo la neuróloga Helen Mayberg de la Escuela de Medicina Icahn en el Monte Sinaí.
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«Nuestro objetivo es identificar señales neurológicas objetivas para ayudar a los clínicos a decidir cuándo, o cuándo no, ajustar la ECP», agregó la neuróloga Mayberg.
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Con la ayuda de escáneres cerebrales realizados antes y después de la terapia, la IA se entrena para detectar anomalías neurológicas que podrían pasar desapercibidas para el ojo humano. Por ejemplo, un paciente mostró una buena respuesta terapéutica durante cuatro meses antes de sufrir una recaída, y las señales de recuperación desaparecieron un mes antes.
