La inteligencia artificial (IA) podría convertirse en una herramienta valiosa para que los médicos detecten pacientes con riesgo de suicidio. Un estudio reciente revela cómo un sistema automatizado ayuda a identificar a estos pacientes durante las visitas médicas de rutina.
Dirigido por investigadores del Centro Médico de la Universidad de Vanderbilt, este estudio explora la eficacia de un modelo de IA para prevenir suicidio: el VSAIL (modelo de probabilidad de ideación y intento de suicidio de Vanderbilt, que significa “modelo de probabilidad de tentativa de suicidio e ideación”). Al analizar el datos médico, este sistema alerta a los médicos sobre pacientes de alto riesgo, allanando el camino para intervenciones específicas.
Un problema urgente de salud pública
En los Estados Unidos, el suicidio es la undécima causa de muerte, con aproximadamente 14,2 muertes por cada 100.000 personas cada una. año. Esta preocupante tendencia, que viene aumentando desde hace décadas, ha empujado a los investigadores a explorar soluciones innovadoras para identificar y tener en cuenta mejor cargar personas en riesgo. También se encuentra que aproximadamente el 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 motivos no directamente relacionados con la salud mental.
Estas estadísticas llevaron a los investigadores a crear el modelo VSAIL, con el fin de llenar los vacíos en la detección de riesgos. Al centrarse en los pacientes más vulnerables, este sistema pretende reducir el número de muertes por suicidio mediante una intervención temprana y específica.
Un modelo de IA para apuntar a pacientes en riesgo
El modelo VSAIL utiliza datos de registros médicos electrónicos para evaluar el riesgo de suicidio dentro de los 30 días. Probado en tres clínicas. neurologíapermitió identificar a los pacientes que requerían atención especial.
El estudio comparó dos métodos: alertas intrusivas que interrumpen al médico y más información pasiva integrada en el expediente. Las alertas intrusivas mostraron una efectividad mucho mayor, lo que llevó a los médicos a actuar el 42% de las veces.
Un enfoque selectivo para una mejor prevención
El sistema marcó alrededor del 8% de las visitas y se centró en los pacientes de mayor riesgo sin abrumar a los médicos. Este enfoque selectivo facilita su integración en entornos médicos a menudo sobrecargados.
Los investigadores subrayan que este método permite concentrar los esfuerzos en los pacientes más vulnerables, evitando al mismo tiempo un cribado universal difícil de implementar.
Los problemas de la alerta intrusiva
Aunque las alertas intrusivas son más efectivas, corren el riesgo de causar fatiga al médico debido a su frecuencia. Los autores del estudio piden un equilibrio entre eficacia e impacto en el trabajo de los cuidadores.
También sugieren que se podrían probar sistemas similares en otras especialidades médicas, ampliando 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 intentos de suicidio en los 30 días posteriores a las alertas, aunque se necesitan más estudios para confirmar estos hallazgos.
Los investigadores creen que la IA, combinada con alertas bien diseñadas, podría convertirse en una herramienta esencial para mejorar la detección y prevención del suicidio en entornos sanitarios.
