Crean en Chile un algoritmo que predice la probabilidad de desarrollar esquizofrenia

Investigadores chilenos crearon un algoritmo basado en biomarcadores del lenguaje hablado que permite predecir la probabilidad de desarrollar esquizofrenia. Se trata de una herramienta de gran potencial para el diagnóstico de esta enfermedad mental.

La investigación fue llevada a cabo por académicos de la Facultad de Medicina de la Universidad de Chile, liderados por la lingüista y doctora en Filosofía y Letras Alicia Figueroa Barra, especialista en lingüística clínica aplicada a la psiquiatría y el estudio de la esquizofrenia.

Los investigadores hicieron un análisis automatizado del lenguaje de 133 sujetos de estudio hispanohablantes: 49 personas sanas; 40 que habían experimentado un primer brote psicótico y 44 personas con esquizofrenia crónica. Transcribieron las entrevistas clínicas realizadas y analizaron en ellas 30 características del lenguaje hablado, agrupadas en tres variables.

Para predecir la esquizofrenia, la coherencia del discurso adquiere relevancia, y resulta más significativa en los casos de personas que ya tuvieron un primer brote psicótico.

"Entrenamos un algoritmo de clasificación automático con un primer subconjunto de entrevistas y después medimos la exactitud en un subconjunto distinto de entrevistas. Este algoritmo también nos informa qué variables son más relevantes en la predicción. Concretamente es un grupo de árboles de decisiones, en donde la coherencia es la característica que está más arriba en ese árbol", explicó el ingeniero en Computación Mauricio Cerda, uno de los investigadores del estudio, al portal de la Universidad de Chile.

Los investigadores aplicaron el análisis del lenguaje y compararon los resultados obtenidos con otras herramientas de diagnóstico de la enfermedad, como datos demográficos y respuestas en pruebas PANSS —cuestionarios que son usados para el diagnóstico de esquizofrenia— de los mismos sujetos de estudio.

Los mejores resultados se obtuvieron cuando combinaron toda la información disponible de los tres métodos. Al seleccionar "las diez características principales en el análisis del lenguaje, se logró una exactitud del 77,5% para predecir si un paciente con primer episodio llegaría a un diagnóstico confirmado de esquizofrenia", dijo Cerda.

Según los investigadores, este método de análisis automatizado del lenguaje busca complementar otras herramientas de diagnóstico. Dado que el discurso de los pacientes presenta elementos que pueden ser llamativos para el psiquiatra, esta herramienta sirve para corroborar las sospechas del especialista.

Asimismo, al tratarse de información "concreta, medible y cuantificable", para los investigadores se trata de una "evolución de esta subjetividad que tiene la entrevista clínica, que depende del criterio del médico".

Los académicos resaltaron la importancia de los hallazgos de esta investigación para mejorar la detección temprana de la enfermedad. Incluso señalan que la posibilidad de desarrollar una aplicación de celulares basada en esta herramienta para diagnóstico primario y derivar casos sospechos a especialistas para un estudio más exhaustivo "sería un salto cuántico" respecto a la actualidad.

"Gracias al análisis del lenguaje, y a partir de una conversación, se ahorra un montón de intervenciones costosas para el paciente, en lo emocional y económico", aseguró la lingüista Alicia Figueroa Barra.

La investigación fue publicada en la revista científica Nature.

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