Equipos de investigación de la Universidad Laval, la Universidad de Dalhousie y la Universidad de Montreal han diseñado modelos vinculados a la inteligencia artificial (IA) para el análisis y predicción de riesgos de suicidio. Gracias a la colaboración con el Instituto Nacional de salud publica du Québec (INSPQ), los investigadores tuvieron acceso a una montaña de datos.
“Este primer gran proyecto constituye, por tanto, una gran demostración de la contribución potencial de la IA a la prevención en salud mental y dependencias”, indica Christian Gagné, profesor de la Facultad de Ciencias e Ingeniería de launiversidad laval y director del Instituto de Inteligencia y Datos.
Fatemeh Gholi Zadeh Kharrat, becaria postdoctoral en la Universidad Laval, datos ecológicos integrados, vinculados a la demografía oambientey datos anonimizados de personas, enumeradas entre 2000 y 2019. Analizó estadística vinculado a la población, seguros medicamentoaccesibilidad de los sistemas de salud y mucho más.
Comprender para prevenir mejor
La iniciativa permitió confirmar hipótesis ya existentes sobre el tema, además de sacar a la luz nuevos conocimientos. “Por ejemplo, vimos que las personas que habían tenido un seguimiento de salud mental en los 60 días anteriores tenían un mayor riesgo de suicidio. Ídem por consumo de drogas. Este es el tipo de relación que esperábamos ver, pero el análisis realizado por aprendizaje automático nos mostró claramente su impacto”, indica Christian Gagné, que trabajó en estrecha colaboración con Alain Lesage, profesor de la Facultad de medicamento delUniversidad de Montréal.
Los modelos que utilizan IA también han demostrado que la salud mental y los trastornos de adicción son factores importantes para predecir el suicidio. También destacaron el efecto acumulativo de los factores de riesgo, tanto vinculados al individuo como al contexto en el que opera. Lo que sucede a nivel individual también está determinado por factores ecológicos, como el presupuesto regional para salud mental y adicciones.
Los análisis también han demostrado que la tasa de muerte por suicidio entre los hombres es mayor en las regiones donde el presupuesto per cápita para situaciones relacionadas con la adicción es menor. “Por tanto, se ha establecido una relación clara entre los niveles de inversión pública en salud mental y adicciones y el riesgo de suicidio. Por el contrario, si aumentamos la financiación, se producirá un efecto real en la reducción de este riesgo”, subraya el profesor Gagné.
600 variables estudiadas
Este tipo de relación se pudo plantear gracias al aporte de un cantidad número importante de variables. Se consideraron situación sociodemográfica, diagnósticos y hospitalizaciones, antecedentes de salud física o mental, presupuesto regional de salud mental, unas 600 variables clínicas o sociales. “¡Pudimos comprobar cuán ricos eran los datos proporcionados por el INSPQ!” dice Fatemeh Kharrat. Rápidamente surgieron dos modelos de IA, definidos según el género. “La diferenciación de los factores de riesgo femeninos y masculinos es algo que la comunidad clínica ya comprende bien. El desarrollo de modelos por sexo nos permitió resaltar otras variables de interés, o incluso identificar variables que serían específicas según el sexo”, señala Christian Gagné.
A lo largo de las simulaciones, el equipo midió el impacto de diferentes variables para apuntar a los factores con mayor influencia. “Si jugamos con las carencias sociales del barrio donde vive la persona, ¿qué efecto tiene eso sobre los factores de riesgo?, ilustra Fatemeh Kharrat. Pudimos comprender las relaciones entre las variables y su efecto en el nivel de riesgo”.
Para interpretar los resultados, los investigadores trabajaron con especialistas en la materia. “Podrían comprobar si la relación existe o es probable desde el punto de vista clínico”, añade Christian Gagné.
Este proyecto, apoyado con financiación del programa Nuevas Fronteras en Investigación de los tres consejos de investigación de Canadá, fue objeto de publicaciones científicas en revistas MÁS uno y JMIR Salud Pública y Vigilancia.
