Esta IA ayuda a los médicos a prevenir suicidios 🚨
Publicado por Cédric,
Autor del artículo: Cédric DEPOND
Fuente: JAMA Network Open
Otros Idiomas: FR, EN, DE, PT
Autor del artículo: Cédric DEPOND
Fuente: JAMA Network Open
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Llevado a cabo por investigadores del centro médico de la Universidad de Vanderbilt, este estudio explora la eficacia de un modelo de IA en la prevención del suicidio: el VSAIL (Vanderbilt Suicide Attempt and Ideation Likelihood model, o "modelo de probabilidad de intento de suicidio e ideación"). Al analizar datos médicos, este sistema alerta a los médicos sobre pacientes con alto riesgo, abriendo el camino a intervenciones específicas.
Un problema de salud pública urgente
En Estados Unidos, el suicidio es la undécima causa de muerte, con aproximadamente 14,2 muertes por cada 100.000 habitantes cada año. Esta tendencia preocupante, en aumento desde hace décadas, ha llevado a los investigadores a explorar soluciones innovadoras para identificar y atender mejor a las personas en riesgo.También se ha observado que alrededor del 77 % de las personas que mueren por suicidio consultaron a un profesional de la salud en el año anterior a su muerte, a menudo por razones no directamente relacionadas con la salud mental.
Estas estadísticas llevaron a los investigadores a crear el modelo VSAIL, con el fin de abordar las lagunas en la detección de riesgos. Al enfocarse en los pacientes más vulnerables, este sistema busca reducir el número de muertes por suicidio mediante una intervención temprana y específica.
Un modelo de IA para identificar a pacientes en riesgo
El modelo VSAIL utiliza datos de historiales médicos electrónicos para evaluar el riesgo de suicidio en los próximos 30 días. Probado en tres clínicas de neurología, permitió identificar a los pacientes que necesitaban atención especial.El estudio comparó dos métodos: alertas intrusivas que interrumpían al médico, e información más pasiva integrada en el historial. Las alertas intrusivas mostraron una eficacia mucho mayor, incitando a los médicos a actuar en el 42 % de los casos.
Un enfoque selectivo para una mejor prevención
El sistema señaló aproximadamente el 8 % de las consultas, enfocándose así en los pacientes con mayor riesgo sin abrumar a los médicos. Este enfoque selectivo facilita su integración en entornos médicos a menudo saturados.Los investigadores destacan que este método permite concentrar los esfuerzos en los pacientes más vulnerables, evitando un cribado universal difícil de implementar.
Los desafíos de las alertas intrusivas
Aunque las alertas intrusivas son más efectivas, podrían provocar fatiga en los médicos debido a su frecuencia. Los autores del estudio abogan por un equilibrio entre eficacia e impacto en el trabajo de los profesionales sanitarios.También sugieren que sistemas similares podrían probarse en otras especialidades médicas, ampliando así el alcance de la prevención del suicidio.
Resultados prometedores para el futuro
De las 7.732 consultas analizadas, se activaron 596 alertas. No se registraron casos de intento de suicidio en los 30 días posteriores a las alertas, aunque se necesitan más estudios para confirmar estos resultados.Los investigadores consideran que la IA, combinada con alertas bien diseñadas, podría convertirse en una herramienta esencial para mejorar la detección y prevención del suicidio en los centros de salud.