La primera beca en TIC y Salud Mental premia una tesis doctoral para la detección precoz de trastornos psicóticos con inteligencia artificial

La Fundación TIC Salut Social, en colaboración con la Fundación Barbosa & Petit, concedió el pasado mes de abril la primera Beca TIC en Salud Mental al mejor proyecto de doctorado en innovación tecnológica. El ganador del premio fue el doctorando de La Salle – Universitat Ramon Llull, Jordi Malé. Su investigación está enfocada en mejorar la eficiencia del diagnóstico de trastornos psicóticos.

Bajo el nombre de BeGin (Deep learning-based brain shape morphology analysis and correlates between brain and facial biomarkers for the diagnosis of psychotic disorders), el proyecto está financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación y dirigido por el Dr. Xavier Sevillano y la Dra. Neus Martínez-Abadías del Grupo de Investigación del Medio Humano (HER) de La Salle – Universitat Ramon Llull.

La segunda convocatoria a la Beca TIC en Salud Mental 2025 ya está abierta. El plazo para la presentación de solicitudes finaliza el 30 de octubre de 2024. Las bases de participación se pueden consultar en el siguiente enlace.

Tecnología al servicio del diagnóstico

Actualmente, los trastornos psicóticos se diagnostican a través de entrevistas clínicas una vez que el paciente ha sufrido uno o varios episodios psicóticos. Se trata de un diagnóstico con un peso específico subjetivo relevante y realizado cuando el paciente está sufriendo la manifestación de la enfermedad. Por el contrario, la aproximación de BeGin es eminentemente objetiva, ya que se basa en la obtención de biomarcadores a partir de pruebas clínicas como resonancias magnéticas cerebrales. Como explica Malé, “el aprendizaje profundo nos ayuda a identificar de manera automática la existencia de diferencias entre la morfología del cerebro de personas sanas y personas diagnosticadas con esquizofrenia o trastorno bipolar. Cabe decir, sin embargo, que nuestra aproximación pretende ser un complemento y una ayuda a los métodos diagnósticos que se aplican actualmente”.

En este sentido, el proyecto supone un esfuerzo pionero que utiliza la fenómica combinada con métodos de aprendizaje automático para avanzar en el diagnóstico de condiciones como la esquizofrenia y el trastorno bipolar. A través de un enfoque no invasivo e integrando biomarcadores cerebrales faciales y genéticos como base del diagnóstico rápido y preciso.

“Nuestro trabajo se centra en el uso de técnicas de Deep Learning para analizar la morfología del cerebro y de la cara, así como en el establecimiento de correlaciones entre estos dos tipos de biomarcadores”, explica Malé. Esta metodología ya ha comenzado a mostrar resultados en la identificación de diferencias anatómicas significativas. Y estas pueden ser claves para el diagnóstico de psicosis.

Resultados preliminares y desafíos

Los modelos desarrollados hasta el momento mejoran la precisión actual en el campo de la neurología y la radiología en la localización de puntos anatómicos clave del cerebro con errores mínimos. “Estamos avanzando en la precisión y la velocidad del diagnóstico de trastornos psicóticos, aportando un gran beneficio para la atención al paciente”, afirma Malé. Uno de los principales desafíos ha sido la gestión de datos diversos y la integración eficaz de estos en un modelo coherente. Una tarea que continúa evolucionando.

Mirando hacia el futuro, el autor de la tesis visualiza una expansión de su proyecto para incluir otros trastornos que afectan la anatomía cerebral. Y detalla que “nuestro objetivo es adaptar nuestra investigación para ser utilizada en un amplio abanico de condiciones, proporcionando a los profesionales médicos herramientas para realizar diagnósticos objetivos y precoces”.

Impacto en el Sistema de Salud y en la sociedad

La investigación de Malé tiene el potencial de modificar profundamente cómo los trastornos psicóticos son diagnosticados y tratados, moviéndose hacia un enfoque más objetivo basado en biomarcadores claros y detectables. Esto no solo podría reducir los costos asociados al tratamiento de larga duración, sino también mejorar los resultados para los pacientes, ofreciendo una mejor calidad de vida.

El reconocimiento de la Fundación TIC Salut Social no solo subraya el potencial de la tecnología en la mejora de la salud mental, sino que también muestra un apoyo continuo a la innovación que puede transformar la medicina clínica. El proyecto BeGin es un ejemplo de cómo la integración de múltiples disciplinas y tecnologías puede conducir a avances significativos en el tratamiento y diagnóstico de enfermedades complejas.