Según un estudio financiado por los NIH, un modelo podría identificar a un gran porcentaje de personas en riesgo
QUÉ:
Los investigadores científicos han adaptado un programa de inteligencia artificial (IA) para identificar señales de trastorno de estrés postraumático relacionado con el parto (CB-PTSD) mediante la evaluación de breves afirmaciones narrativas de pacientes que han dado a luz. El programa identificó con éxito una gran cantidad de participantes con probabilidades de tener el trastorno, y si se perfecciona —por ejemplo, con detalles de expedientes médicos y datos de experiencias de parto de diversas poblaciones—, el modelo podría identificar un gran porcentaje de personas en riesgo. El estudio, financiado por los Institutos Nacionales de la Salud, aparece en Scientific Reports.
En todo el mundo, el CB-PTSD afecta a aproximadamente ocho millones de personas que dan a luz cada año, y la práctica actual para diagnosticarlo requiere una evaluación médica que es larga y costosa. Un método de detección eficaz puede identificar de forma rápida y económica a una gran cantidad de pacientes después del parto que podrían beneficiarse del diagnóstico y el tratamiento. El CB-PTSD sin tratar podría interferir con la lactancia, el vínculo con el bebé y con el deseo de un embarazo futuro. También podría empeorar la depresión materna, que puede provocar pensamientos y comportamientos suicidas.
Los investigadores científicos administraron la lista de verificación del CB-PTSD, un cuestionario diseñado para detectar el trastorno, a 1,295 personas después del parto. Las personas participantes también proporcionaron relatos breves de aproximadamente 30 palabras sobre su experiencia en el parto. A continuación, los investigadores científicos entrenaron un modelo de IA para analizar un subconjunto de relatos de pacientes que también demostraban tener muchos síntomas de CB-PTSD en el cuestionario. A continuación, se utilizó el modelo para analizar un subconjunto diferente de relatos en busca de evidencias de CB-PTSD. En general, el modelo identificó correctamente los relatos de las personas participantes con probabilidades de tener CB-PTSD porque habían obtenido puntuaciones altas en el cuestionario.
Los autores creen que, con el tiempo, su trabajo podría hacer más accesible el diagnóstico del trastorno de estrés postraumático relacionado con el parto y proporcionar un medio para compensar las disparidades socioeconómicas, raciales y étnicas del pasado.
El estudio fue realizado por Alon Bartal, Ph.D., de la Universidad Bar Ilan de Israel, y dirigido por Sharon Dekel, Ph.D., autora principal, del Hospital General de Massachusetts y la Facultad de Medicina de Harvard, Boston. El financiamiento provino del Instituto Nacional de Salud Infantil y Desarrollo Humano (NICHD) Eunice Kennedy Shriver de los NIH.
QUIÉN:
Maurice Davis, D.H.A., M.P.A., M.H.S.A., de la subdivisión de Perinatología y Embarazo del NICHD, está disponible para comentarios.
ARTÍCULO:
Bartal A, et al. AI and narrative embeddings detect PTSD following childbirth via birth stories. Scientific Reports (2024).
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