•  I
• a · A  I
• Accessibilitat  I
• Mapa web  I
• Cercar  I
• Directori

• ::  Sign in :: 

L'Institut d'Investigació Sanitària INCLIVA de l'Hospital Clínic de València, ha impulsat, juntament amb la Universitat Politècnica de València (UPV), un projecte dirigit a la millora dels sistemes de diagnòstic i tractament en psicosi mitjançant la incorporació de tècniques d'intel·ligència artificial i dades massives.

Segons el responsable del projecte, el Dr. Julio Sanjuán, coordinador del Grup d'Investigació de Psiquiatria de l'INCLIVA i la Unitat de Primers Episodis Psicòtics de l'Hospital Clínic de València, aquest "naix d'una llarga trajectòria, de més de 20 anys, d'aquest grup d'investigació cercant indicadors (marcadors biològics) que ens ajuden tant en el diagnòstic com en el pronòstic en la psicosi".

L'objectiu principal, afig Sanjuán, "és poder predir, davant el primer episodi psicòtic, la resposta al tractament i el curs de la malaltia, per a, en definitiva, oferir el tractament òptim a cada pacient".

María José Castro (VRAIN-UPV), clau en l'ús de tècniques d'intel·ligència artificial

El projecte té en compte dues estratègies per a millorar els sistemes diagnòstics i terapèutics de la pràctica clínica diària. D'una banda, l'anàlisi de les dades de seguiment de la mostra total de pacients atesos a la Unitat de Primers Episodis, que són representatius de la població global.

I, d'altra banda, l'ús de tècniques d'intel·ligència artificial, per a la qual cosa s'ha incorporat al grup d'investigació María José Castro, de l'Institut Valencià d'Investigació en Intel·ligència Artificial (VRAIN n'és la sigla en anglès) de la UPV, experta en l'anàlisi de dades, a través de l'aprenentatge automàtic, per a la generació d'un algorisme diagnòstic-pronòstic.

La psiquiatria, assignatura pendent dels avanços de la medicina amb l'aprenentatge automàtic (machine learning)

En l'actualitat, hi ha resultats preliminars molt prometedors de l'ús d'aquesta tècnica amb ressonància magnètica funcional, i la intenció del personal investigador és aplicar aquesta anàlisi al conjunt de dades, incloses les clíniques, genètiques i de neuroimatge. Quant a la recollida d'aquestes dades, el projecte està molt avançat, amb el registre de les dades pertanyents a més de 200 individus.

Fins ara, les anàlisis de l'aprenentatge automàtic s'han realitzat únicament amb les dades de neuroimatge funcional, però, en uns anys, s'espera poder disposar d'una anàlisi del conjunt de dades, per a la qual cosa es realitzaran aquest tipus de ressonàncies, tant en hospitals nacionals com internacionals. A més, l'estudi s'ampliarà per a incloure dades de la història clínica del pacient i les seues dades gèniques.

"Les tècniques d'aprenentatge automàtic estan ja transformant la medicina, reduint el temps necessari per a aconseguir un diagnòstic", assenyala Castro. "Tots els anys apareixen solucions noves i més avançades, especialment en camps de la medicina associats a la detecció de tumors o altres malalties degeneratives. Però aquests avanços no s'han aconseguit en la branca de la psiquiatria, pel fet que no hi ha marcadors biològics detectables", adverteix.

Actualment, les tècniques d'aprenentatge profund (deep learning) poden analitzar molts més factors i casos que els especialistes humans. Per a ser més precisos, es poden utilitzar aquestes tècniques, entre altres aplicacions, per a la investigació del genoma, el desenvolupament de fàrmacs i les imatges mèdiques. Aquests sistemes automàtics poden aprendre i analitzar grans quantitats d'informació i prendre decisions molt més ràpid que els humans.

"Hauríem d'avançar cap a una col·laboració conjunta entre els experts humans amb aquestes tècniques automàtiques, usant els resultats dels algorismes d'ajuda al diagnòstic com a sistemes de suport per a prendre decisions mèdiques", afig la investigadora de l'Institut VRAIN de la UPV.

Integrants del projecte i finançament

En el projecte intervenen, per part del grup d'investigació multidisciplinària del Dr. Sanjuán, els investigadors clínics Eduardo J. Aguilar i Maria Dolores Moltó (genetista), així com investigadors de models animals com Juan Nácher. Així mateix, participen també Gracián García-Martí i Luis Martí-Bonmatí, del Departament d'Imatge de la Clínica Quirón.

A més, s'estan duent a terme col·laboracions amb altres grups d'investigació espanyols a través de CIBERSAM, i amb altres d'estrangers, a través de consorcis internacionals.

El projecte té un finançament total de 349.640 euros, procedents del FIS 01/01/2018 - 31/12/2020 ressonància magnètica funcional i expressió gènica com a predictors en primers episodis psicòtics (110.000 €); PROMETEO - Investigació de marcadors biològics i noves estratègies terapèutiques en la psicosi (179.940 €); i INNVAL - nova tècnica per al diagnòstic individualitzat de la psicosi, basada en aprenentatge (59.700 €).

La psicosi, una de les principals causes de discapacitat en el món

La psicosi (esquizofrènia i trastorn bipolar) constitueix una de les principals causes de discapacitat en el món. La prevalença de la psicosi està entre el 3 i el 4%. El cost que suposa el tractament de la psicosi a Europa és d'aproximadament 93.900 milions d'euros. Molts estudis han demostrat que la detecció precoç i el tractament primerenc no solament milloren el pronòstic clínic, sinó que redueixen clarament els costos generals.

Malgrat aquest interès, en la investigació de la psicosi hi ha una preocupant dissociació entre la investigació i la pràctica clínica. Encara que s'han fet importants avanços, aquests no s'han traduït, en general, en una millora o canvi dels sistemes diagnòstics i de tractament en la pràctica clínica.

Per això, la investigació de les causes i de noves estratègies terapèutiques en la malaltia mental constitueix una línia prioritària per a l'Organització Mundial de la Salut, l'Institut de Salut Carles III, i altres organismes sanitaris en l'àmbit internacional, nacional i autonòmic.