Un equipo de investigadores de la Universidad de Chile creó un algoritmo en base a la identificación de biomarcadores en el relato hablado, tanto de personas que cursaron su primer episodio de psicosis, como de pacientes crónicos con esta enfermedad, demostrando que tienen el potencial de ser utilizados como herramienta de diagnóstico psiquiátrico.
Un equipo liderado por la lingüista y profesora del Departamento de Psiquiatría Sur, Alicia Figueroa-Barra, creó un algoritmo que mediante la identificación de biomarcadores en el relato hablado, busca predecir probabilidad de desarrollar esquizofrenia.
El trabajo, publicado en la revista Nature Schizophrenia, recoge el análisis de 133 entrevistas abiertas que se realizaron tanto a personas sanas como a individuos que tuvieron su primer episodio de psicosis y a pacientes ya diagnosticados con esquizofrenia. Los investigadores transcribieron de forma manual todas las entrevistas clínicas y de tipo fenomenológico “para hacer un pre procesamiento con el fin de extraer algunas palabras que ‘generan ruido en el modelo’”.
Desde hace unos diez años, explica la también postdoctorada del Instituto de Neurociencia Biomédica e investigadora del Núcleo Milenio para Mejorar la Salud Mental de Adolescentes y Jóvenes (Imhay), se está incorporando el lenguaje como parte de la evaluación clínica del paciente psiquiátrico, «no solamente como la dimensión comunicativa del sujeto, sino como parte de sus síntomas». En ese sentido, este trabajo es relevante «no sólo porque está en línea con lo último que se está investigando en psiquiatría en muchos lugares en el mundo, sino que también es el primero que se hace con hispanohablantes«.
En cuanto a la creación del algoritmo para el análisis automático, otro de los participantes, el profesor Mauricio Cerda, ingeniero en computación y especialista en procesamiento de señales e imágenes, explica que una medición «manual» de la información «tiene mucha variabilidad», por lo cual «vimos cómo sistematizar las diferencias entre los grupos estudiados –sanos, primer episodio y crónicos-, para ver si son estadísticamente significativas y ahí probamos una serie de variables”.
El valor predictivo de la coherencia semántica
Las variables estudiadas por el equipo fueron agrupadas en tres ámbitos: fluidez verbal, productividad verbal y coherencia semántica. La primera, apunta a la continuidad discursiva e incluye elementos como pausas y vacilaciones. La productividad verbal se refiere a la capacidad de pronunciar una serie de palabras y oraciones, tales como el número total de palabras y diferentes palabras por oración, longitud promedio de palabra y determinante o recuento de pronombres. Y la coherencia semántica consiste en la organización lógica de significado en el discurso a través de estructuras lingüísticas interrelacionadas.
El profesor Cerda explica que en los tres niveles hay características que son más importantes que otras: «En una persona con esquizofrenia lo que está alterado es la estructura de pensamiento, que se refleja de diferentes maneras. Por ejemplo, para predecir si una persona con un primer episodio psicótico va a derivar en esquizofrenia, la coherencia es un factor mucho más significativo que otros«.
Al tener las características definidas, detalla Cerda, «entrenamos un algoritmo de clasificación automático con un primer subconjunto de entrevistas y después medimos la exactitud en un subconjunto distinto de entrevistas. Este algoritmo también nos informa qué variables son más relevantes en la predicción. Concretamente es un grupo de árboles de decisiones, en donde la coherencia es la característica que está más arriba en ese árbol”.
La profesora Figueroa-Barra enfatiza que este método de análisis automatizado del lenguaje no apunta a reemplazar otras herramientas diagnósticas, sino a complementarlas. “Este algoritmo sistematiza información preeminente que no es posible de ser analizada a simple vista y mucho menos en el dinamismo de un intercambio clínico; viene a corroborar las sospechas y a poner en alerta, a partir de información concreta, medible y cuantificable».
Los investigadores señalan que como la esquizofrenia comienza sus manifestaciones clínicas en la adolescencia, “la intervención temprana cobra aún más valor». Además, dada la carencia de especialistas de salud mental en Chile y más aún en zonas remotas, «si hubiese la posibilidad de desarrollar una herramienta simple, como una aplicación de celular basada en estos avances (…) sería un salto cuántico porque mostramos que el análisis del lenguaje tiene el potencial de ser utilizado como herramienta de detección de diagnóstico psiquiátrico. Gracias al análisis del lenguaje, y a partir de una conversación, se ahorra un montón de intervenciones costosas para el paciente, en lo emocional y económico».
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