Las enfermedades mentales graves (EMG) tienen un impacto enorme en las personas, sus amigos y familiares, y en la sociedad en su conjunto. Las EMG, como la esquizofrenia, el trastorno bipolar y el trastorno depresivo mayor, contribuyen a la pobreza, el desempleo y la falta de vivienda, y pueden conducir a la hospitalización y al suicidio. Predecir cuándo se necesita una intervención intensiva en casos individuales es una importante necesidad insatisfecha en materia de salud mental.

El Albert Einstein College of Medicine ha recibido una subvención de 18 millones de dólares de los National Institutes of Health (NIH) para utilizar IA, monitorización cognitiva y síntomas psiquiátricos para determinar cuándo una persona con diagnóstico de EMG necesita apoyo más intensivo. El proyecto desarrollará algoritmos de predicción mediante IA y una novedosa herramienta de evaluación cognitiva para identificar a las personas con alto riesgo de sufrir una crisis, de modo que se les puedan ofrecer intervenciones que prevengan la agravación de los síntomas, mejoren el tiempo de recuperación y reduzcan las hospitalizaciones. Las herramientas de monitorización cognitiva estarán disponibles en una plataforma digital sin coste para los profesionales de la salud mental.

“Uno de los mayores problemas en la atención de la salud mental en Estados Unidos es la falta de profesionales clínicos y recursos clínicos para apoyar a todos los que los necesitan”, afirmó la PhD Laura Germine, investigadora principal de la subvención y directora fundadora de la división de tecnología de salud cerebral y cognitiva del Departamento de Neurología Saul Korey de Einstein. “Esta subvención nos permitirá desarrollar herramientas que apoyen la toma de decisiones clínicas y garantizar que esos recursos limitados lleguen a las personas adecuadas en el momento oportuno”.

Conexión entre fluctuaciones cognitivas y enfermedades mentales graves

En el caso de las personas con EMG, la evidencia sugiere que sus capacidades cognitivas (prestar atención, recordar información nueva y resolver problemas) pueden empeorar significativamente antes de que se presenten episodios psiquiátricos graves. Por ello, identificar cuándo los pacientes con EMG presentan problemas cognitivos es un aspecto clave de las herramientas predictivas que desarrollará el nuevo proyecto. Otros preludios de las crisis son fluctuaciones importantes en los síntomas, como alucinaciones, aislamiento social, apatía, pensamientos suicidas y comportamiento agresivo.

El Dr. Germine ha estado creando y perfeccionando herramientas digitales que incorporan mediciones cognitivas y conductuales durante más de 20 años y desarrollará y validará los métodos necesarios para detectar estos cambios en la cognición y los síntomas antes de la aparición de episodios graves.

Para desarrollar herramientas que permitan predecir cuándo los pacientes necesitan más apoyo, realizaremos un estudio clínico a gran escala para trayectoria los cambios en la cognición, los síntomas y el uso de la atención médica a lo largo del tiempo. Estos hallazgos nos permitirán desarrollar un algoritmo de aprendizaje que pueda identificar quiénes están en riesgo. El seguimiento regular de los pacientes con EMG también dará lugar a modelos personalizados que pueden identificar cuándo una persona específica está en riesgo, señaló el Dr. Gemine.

Aprovechar la tecnología para afrontar los desafíos

El Dr. Germine y sus colegas reclutarán a 1500 participantes que reciben atención médica psiquiátrica hospitalaria en el Hospital McLean de Boston. Durante tres días, los investigadores realizarán una serie de breves evaluaciones cognitivas, evaluarán los patrones de sueño y vigilia, y revisarán los historiales clínicos para predecir prospectivamente los resultados clínicos, incluyendo cambios en los síntomas, la duración de la hospitalización y las rehospitalizaciones durante el próximo año.

El equipo de investigación hará un seguimiento de 250 participantes durante tres meses tras su ingreso en la unidad de atención médica psiquiátrica. Recopilará datos sobre los cambios diarios en la cognición y los síntomas, y creará modelos de riesgo personalizados. Estas mismas herramientas digitales y algoritmos de predicción de riesgos se evaluarán posteriormente entre participantes con problemas de salud mental graves que sean pacientes del Montefiore Health System. «Queremos verificar que estas herramientas funcionen tan bien en el Bronx como en Boston, incluso entre personas que no reciben atención médica psiquiátrica hospitalaria o que tienen distintos niveles de fluidez en inglés», afirmó el Dr. Germine.

“Nos comprometemos a garantizar que esta herramienta sea útil para el mayor número de personas posible”, afirmó el Dr. Germine. “Especialmente para quienes enfrentan las mayores barreras para acceder a la atención médica y, a menudo, son quienes más la necesitan”.

La subvención titulada “Fenotipos cognitivos dinámicos para la predicción de resultados de salud mental en enfermedades mentales graves” (1UF1MH135991) fue otorgada por el Instituto Nacional de Salud Mental, parte del NIH.