En un estudio extenso de ocho años, publicado en la revista Cell Reports Magazine y llevado a cabo por Koa Health, el equipo de investigadores monitorizó de cerca 59.750 historiales anonimizados de pacientes, con el objetivo principal de predecir las crisis de salud mental en un marco temporal de 28 días. Una crisis de salud mental se define como cualquier situación en la que el paciente sea incapaz de funcionar con normalidad en su comunidad o en la que exista cualquier riesgo de hacerse daño a sí mismo o a otros individuos.
Los resultados de este estudio mostraron importantes resultados que aportan luz sobre el poder de combinar distintos tipos de datos para el análisis predictivo en salud mental. Los resultados revelan que el uso tanto de expedientes médicos electrónicos estructurados como de notas clínicas, mejora significativamente la precisión de las predicciones de crisis de salud mental.
Las crisis de salud mental siguen suponiendo un gran reto para los sistemas de salud a nivel mundial. Con un aumento consistente en la demanda de servicios de salud mental y unos recursos cada vez más escasos, es esencial encontrar una manera de maximizar las técnicas efectivas de predicción. Esta investigación, llevada a cabo a lo largo de un tiempo significativo, destaca la importancia de incorporar diversos tipos de datos para mejorar las predicciones. La combinación de datos estructurados y cuantitativos, como los datos demográficos y los datos diagnósticos; con datos cualitativos de las notas clínicas, que aportan un contexto subjetivo del estado de salud mental del paciente, afinan la exactitud de la predicción de crisis de salud mental.
Una predicción más exacta de crisis de salud mental permite a proveedores de servicios de salud mental y a sistemas sanitarios a fomentar resultados positivos, optimizar la asignación de recursos, facilitar intervenciones a tiempo, consiguiendo salvar vidas y ayudar a que las personas con dificultades no dejen de recibir en ningún momento la atención que necesitan.
El Dr. Oliver Harrison, CEO de Koa Health, dijo: “El acceso a la atención para la salud mental sigue siendo un gran reto a nivel mundial. Demasiado a menudo, los servicios de salud mental son reactivos -gestionando crisis en urgencias, en vez de proactivos- detectando problemas antes de tiempo y evitando esas crisis. Añadiendo a nuestro trabajo en la publicación en la revista Nature Medicine del año pasado, esta investigación demuestra que el análisis de la combinación de notas clínicas y expedientes médicos electrónicos estructurados puede dar lugar a unas predicciones más robustas. Esto a su vez aporta una mayor esperanza de prevenir estas crisis, lo que evitaría sufrimiento a personas y un coste muy alto.”
João Guerreiro, Senior Applied Scientist en Koa Health, dijo: “ Hay una falta de claridad en torno a la estandarización de la toma de notas clínicas. En vista de esto, nuestro estudio introduce métodos para abordar tanto los retos de distintos estilos personales de doctores a la hora de tomar notas y también distintos volúmenes de notas clínicas por paciente. Nuestra investigación destaca la importancia de escoger un método de machine learning adecuado para tener en cuenta los sesgos que surgen cuando los casos más severos tienen un mayor volumen de notas, además del reto de combinar fuentes de datos estructuradas y no estructuradas.”
Roger Garriga, Lead Data Scientist en Koa Health, dijo: “Las crisis de salud mental pueden tener un impacto profundo en el bienestar mental y social de los individuos que las sufren. Los modelos predictivos ofrecen la oportunidad de mejorar el proceso de toma de decisiones clínicas y facilitar intervenciones a tiempo enfocadas hacia la prevención. Esto supondría una transición del paradigma reactivo actual a un enfoque proactivo. Nuestro estudio demuestra la efectividad de las notas clínicas para predecir crisis de salud mental y subraya los beneficios de combinar de manera efectiva dichas notas con expedientes médicos electrónicos estructurados, con mejores resultados.”
Dr. Aleksandar Matic, Director de Investigación y Desarrollo en Koa Health, dijo: “A pesar de que los expedientes médicos electrónicos estructurados se están convirtiendo en un estándar, las notas clínicas siguen siendo una fuente de datos predominante en gran parte de los sistemas de salud. Nuestro estudio supone un hito, porque llama a una integración de ambos tipos de información con el fin de poder intervenir de manera preventiva. Si se combinan ambos modelos, se podrá desbloquear el potencial de revolucionar la toma de decisiones clínicas y mejorar los resultados en la prevención de crisis de salud mental.”
