¡Buenas a todos!
Esta noticia tan completa e intrigante que he encontrado trata del ML desarrollado por científicos madrileños, que a partir de factores metabólicos, estilos de vida y estado inflamatorio, ayuda a detectar eficazmente la depresión.
Aquí dejo el link por si a alguien le interesa:
https://www.uam.es/uam/investigacion/cultura-cientifica/noticias/machine-learning-depresionLa depresión es una enfermedad que afecta alrededor de un 4% de la población mundial, y es un trastorno que afecta al cerebro, provocando una sensación persistente de tristeza y pérdida del interés. La depresión, aunque pueda ser tratada con medicamentos u otros tratamientos, la mayoría de las personas recaen otra vez o son resistentes a un tratamiento.
El estudio reconoce que ha sido difícil encontrar la manera de obtener resultados específicos, ya existe una gran variedad genética de las personas que lo sufren. Por ello, para clasificar estas personas con depresión, han utilizado variables de tipo inmunometabólicas (presión arterial, azúcar en sangre, medida de proteína C-reactiva...), variables del estrés oxidativo (niveles de peroxidación lipídica y glutatión), y también factores asociados al estilo de vida (tabaco, alcohol y ejercicio físico).
Los resultados obtenidos comprobaron lo que influye estas variables en la depresión. En el caso de las alternaciones inflamatorias del cerebro de una persona que padezca esta enfermedad es una potencial consecuencia de la hiperactivación del eje hipotalámo-hipofiso-adrenal, producido por el estrés crónico, que a su vez, impacta en la producción de proteínas inflamatorias, y la desregulación de los glucocorticoides. Por ello, la IA puede diferenciar entre una persona sana y la otra no basándose en estos factores.
Otro factor metabólico que fomenta el riesgo de padecer depresión es la obesidad abdominal, ya que la grasa visceral es relacionada con desregulaciones metabólicas e inflamaciones.
Para el estilo de vida, el estudio ha demostrado que el ejercicio físico y el alcohol son factores indispensables de considerar a la hora de clasificar a personas con depresión.
A medida que se vaya avanzando en la IA y el ML, esto se irá perfeccionando hasta conseguir una base de datos que detecta precozmente la probabilidad de sufrir depresión, el estado del paciente y el desarrollo de tratamientos personalizados para ayudar a que el paciente lo sobrelleve de la mejor manera posible.
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