La IA puede ayudar a detectar el riesgo de recaída de los alcohólicos

MARTES, 19 de abril de 2022 (HealthDay News) -- La inteligencia artificial (IA) podría ser capaz de identificar a las personas alcohólicas en riesgo de recaída después del tratamiento, afirman unos investigadores.

A menudo, los pacientes vuelven a beber en exceso durante y después del tratamiento, y pueden necesitarse varios intentos antes de que logren la abstinencia del consumo no saludable de alcohol a largo plazo.

La IA permite a los proveedores de atención de la salud y a los pacientes predecir las recaídas en el consumo de alcohol y ajustar el tratamiento antes de que sucedan, encontraron los investigadores de la Universidad de Yale.

En un estudio reciente, los investigadores utilizaron los datos clínicos y un tipo de IA denominada aprendizaje automático para desarrollar modelos de predicción de las recaídas entre los pacientes de un programa de tratamiento ambulatorio.

Se utilizaron los datos de más de 1,300 adultos de EE. UU. en un ensayo clínico de tratamientos de 16 semanas en 11 centros para desarrollar y probar los modelos predictivos.

Los pacientes fueron asignados de forma aleatoria a una de las nueve combinaciones de medicamentos o terapia conductual, y los datos de cómo les fue se utilizaron para "entrenar" a los algoritmos de aprendizaje automático.

El objetivo era crear un conjunto de modelos que pudieran predecir las recaídas de consumo excesivo (cuatro o más copas al día para las mujeres y cinco o más para los hombres) en tres momentos diferentes: durante el primer mes del tratamiento, durante el último mes de tratamiento, y entre las sesiones de tratamiento semanales o quincenales.

Los investigadores, dirigidos por Walter Roberts, profesor asistente de psiquiatría de la Facultad de Medicina de la Universidad de Yale, encontraron que los modelos resultantes funcionaron bien en la predicción de las recaídas, y es probable que sean más precisos que los médicos al identificar a los pacientes que corren el riesgo de volver a un consumo excesivo de alcohol y que podrían beneficiarse de intervenciones adicionales durante el tratamiento.

Los resultados del estudio se publicaron en la edición del 14 de abril de la revista Alcoholism: Clinical and Experimental Research.

En los modelos, la información más importante para predecir las recaídas incluía factores como los niveles de enzimas hepáticas y la edad en el momento en el que comenzó la dependencia al alcohol, y las puntuaciones del paciente en las encuestas de autorreporte, como las relacionadas con los comportamientos de consumo de alcohol y los síntomas psicológicos.

Todos estos factores pueden obtenerse de forma relativamente fácil y económica durante el tratamiento para el alcoholismo, señalaron los autores del estudio.

También afirmaron que los modelos mostraron diferencias en la importancia de los factores predictivos entre los hombres y las mujeres, lo que concuerda con las investigaciones anteriores, que mostraban diferencias sexuales en relación con el consumo nocivo de alcohol.

Más información

Para más información sobre el tratamiento para los problemas con la bebida, visite el Instituto Nacional sobre el Abuso del Alcohol y el Alcoholismo de EE. UU.

Artículo por HealthDay, traducido por HolaDoctor.com

FUENTE: Alcoholism: Clinical and Experimental Research, news release, April 14, 2022