La Unidad de TOC del Hospital Universitario de Bellvitge ha desarrollado un modelo de pronóstico a largo plazo para pacientes con Trastorno Obsesivo Compulsivo (TOC) mediante el aprendizaje automático. El estudio revela que la mayoría de los pacientes son resistentes a los tratamientos estándar y sugiere que el aprendizaje automático podría mejorar la eficacia del tratamiento personalizado. El machine learning también se ha utilizado en psiquiatría para el diagnóstico, predicción del tratamiento y detección de biomarcadores. La Unidad de TOC del HUB es reconocida internacionalmente en la investigación sobre este trastorno.
La Unidad de TOC del Servicio de Psiquiatría del Hospital Universitario de Bellvitge (HUB) ha impulsado el primer estudio que construye un modelo de pronóstico a largo plazo de los pacientes de Trastorno Obsesivo Compulsivo (TOC), basado en machine learning. Este nuevo modelo ha sido posible gracias al seguimiento de pacientes del centro durante más de una década.
El estudio se ha publicado en el Journal of Affective Disorders, y su investigador principal es el Dr. Cinto Segalàs, especialista del Servicio de Psiquiatría de la HUB y miembro del grupo de Psiquiatría y Salud Mental del Instituto de Investigación Biomédica de Bellvitge (IDIBELL).
Según el doctor Segalàs, el machine learning supone un gran avance para la especialidad, pues “es un modelo de aprendizaje automático que permite predecir la evolución de los pacientes con TOC analizando las variables clínicas y de rendimiento neuropsicológico recogidas desde el inicio del seguimiento”.
Resistencia a los tratamientos estandarizados
La investigación ha evidenciado que el TOC es una enfermedad crónica, ya que dos de cada tres pacientes son resistentes a los tratamientos estandarizados (medicación, terapia cognitiva conductual o psicocirugía). En este contexto, el aprendizaje automático podría llevar a una terapia más personalizada y a una mayor eficacia en el tratamiento.
El machine learning es un subcampo de la inteligencia artificial que permite examinar conjuntos de datos y crear modelos para hacer predicciones o tomar. En el ámbito de la psiquiatría, ha contribuido en el diagnóstico de enfermedades, las predicciones de tratamiento o la detección de biomarcadores potenciales. De hecho, algunos estudios que emplean este sistema ya lo han aplicado al tratamiento del TOC, para predecir la remisión de los síntomas y los intentos de suicidio. Este modelo está ganando popularidad en los últimos años.
Sobre el TOC
Las personas que sufren Trastorno Obsesivo Compulsivo presentan pensamientos, imágenes o impulsos no deseados (obsesiones) que provocan comportamientos o acciones mentales repetitivas (compulsiones). Estas obsesiones y compulsiones impactan drásticamente en su día a día, causándoles un gran sufrimiento emocional. Según las estadísticas, un 2% de la población general desarrolla un TOC a lo largo de su vida. Se desconoce la causa específica del desarrollo de este trastorno, más allá de algunos factores genéticos y ambientales que influyen en el individuo.
La Unidad de TOC del Servicio de Psiquiatría del HUB es un referente internacional en la investigación sobre el trastorno.
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