La IA puede ayudar a identificar el riesgo de recurrencia del alcohol

MARTES, 19 de abril de 2022 (HealthDay News)

La inteligencia artificial (IA) puede identificar a los alcohólicos en riesgo de recurrencia después del tratamiento, dicen los investigadores.

Los pacientes a menudo vuelven a consumir mucho alcohol durante y después del tratamiento y pueden necesitar varias pruebas más antes de que puedan lograr la abstinencia a largo plazo. consumo no saludable de alcohol.

usted puede permitir que los cuidadores y los pacientes predigan las recaídas de alcohol y ajusten su tratamiento antes de que ocurran, descubrieron investigadores de la Universidad de Yale.

en uno nuevo estudioLos investigadores utilizaron datos clínicos y una forma de IA llamada aprendizaje automático para desarrollar modelos que predicen recaídas entre pacientes en un programa de tratamiento ambulatorio.

Se utilizaron datos de más de 1300 adultos estadounidenses en un ensayo clínico de tratamiento de 16 semanas en 11 centros para desarrollar y probar modelos predictivos.

Los pacientes fueron asignados aleatoriamente a una de las nueve combinaciones de medicamentos o terapia conductual, y los datos sobre cómo se las arreglaron se usaron para "entrenar" algoritmos de aprendizaje automático.

El objetivo era crear un conjunto de modelos que pudieran predecir las recaídas del consumo excesivo de alcohol (cuatro o más tragos al día para las mujeres y cinco o más para los hombres) en tres momentos diferentes: durante el primer mes de tratamiento, en el último mes para tratamiento. tratamiento y entre sesiones de tratamiento semanales o quincenales.

Dirigidos por Walter Roberts, profesor asistente de psiquiatría en la Facultad de Medicina de Yale, los investigadores encontraron que los modelos resultantes tenían buenos resultados en la predicción de recaídas y probablemente eran más precisos que los médicos para identificar a los pacientes en riesgo de consumo elevado de alcohol. y puede beneficiarse de intervenciones adicionales durante el tratamiento.

Los resultados del estudio se publicaron en la revista el 14 de abril. Alcoholismo: investigación clínica y experimental.

En los modelos, la información más importante para predecir la recaída incluía factores como los niveles de enzimas hepáticas y la edad de inicio de la dependencia del alcohol, así como las puntuaciones de los pacientes en las encuestas autoinformadas, como las relacionadas con los comportamientos de consumo y los síntomas psicológicos.

Todos estos factores se pueden obtener de forma relativamente fácil y económica durante el tratamiento del alcoholismo, anotaron los autores del estudio.

También dijeron que los modelos mostraron diferencias en la importancia de predictores específicos entre hombres y mujeres, en línea con investigaciones previas que mostraban diferencias de género en el consumo nocivo de alcohol.

Más información

Para obtener más información sobre el tratamiento de los problemas con la bebida, consulte Instituto Nacional sobre el Abuso del Alcohol y el Alcoholismo de EE. UU..

FUENTE: Alcoholismo: investigación clínica y experimental, comunicado de prensa, 14 de abril de 2022

Por Robert Preidt Reportero de HealthDay

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Abuso de medicamentos recetados: adicción, riesgos para la salud y tratamientos
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