Big data y psiquiatría: los análisis predictivos pueden salvar vidas

Escrito por , 27 de noviembre de 2014 a las 08:30
Big data y psiquiatría: los análisis predictivos pueden salvar vidas
Conocimiento

Big data y psiquiatría: los análisis predictivos pueden salvar vidas

Escrito por , 27 de noviembre de 2014 a las 08:30

Los análisis del big data pueden ayudarnos a predecir el futuro. Un nuevo estudio indica que su aplicación en medicina también puede salvar vidas.

Las personas depresivas cambian sus pautas de comportamiento. Reducen sus relaciones sociales y se retraen en sí mismos. En muchas ocasiones, no son capaces de pedir ayuda al prójimo. Su conducta puede derivar en sucesos fatales, como los suicidios. Desde hace tiempo, el big data ha demostrado ser una potente herramienta predictiva de futuro. ¿Puede ayudar también a salvar vidas?

Pronosticar lo que va a ocurrir es una de las grandes aplicaciones que presenta el análisis masivo de datos. Compañías como Amazon o Facebook, investigadores en genética o la policía ya emplean el big data para saber qué sucederá en el futuro. Hace sólo unos meses, conocíamos que científicos de la Universidad de Bonn recopilaban datos de los smartphones de sus pacientes, con el objetivo de monitorizar su actividad.

La aplicación del big data en psiquiatría permitiría determinar el momento idóneo donde los profesionales sanitarios deberían actuar para ayudar a los pacientes. En palabras de Thomas Schläpfer, «la depresión es una enfermedad que varía muchísimo durante el día, por lo que la recopilación de datos casi al minuto permite saber el estado de ánimo de la persona afectada y así mejorar su terapia».

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Monitorizar el estado de salud puede salvar vidas

Una nueva investigación, impulsada por la Universidad de Harvard, permite ahora conocer cuál es el riesgo de suicidio en pacientes depresivos que acaban de recibir el alta hospitalaria. El trabajo, publicado en la revista JAMA Psychiatry, plantea que se pueden hacer análisis predictivos en base a información relacionada con datos sociodemográficos, carrera profesional en el ejército (ya que los pacientes eran soldados de Estados Unidos), tratamiento médico previo o historial criminal.

El seguimiento se realizó en casi 54.000 soldados ingresados en hospitales de EEUU, una vez que éstos hubieran recibido el alta médica. El algoritmo diseñado permitió identificar a un 5% de pacientes con mayor riesgo de suicidio, que correspondió finalmente con el 53% de pacientes que se quitaron la vida.

Gracias a este trabajo, los científicos de Harvard creen que podrían evitarse en el futuro un alto número de suicidios, dada la elevada correlación entre los resultados del algoritmo planteado y el número de pacientes que decidió terminar con su vida.

En otras palabras, los análisis predictivos podrían ayudar a evitar estas muertes, y así lograr salvar la vida de personas que estén sufriendo una enfermedad como la depresión. El big data vuelve así a demostrar su importancia en el cuidado de nuestra salud, como ya había demostrado, por ejemplo, en la creación de un ser humano virtual.

Imágenes | DARPA (Wikimedia), Pixabay

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