Una investigación pionera revela que la combinación de datos mejora la predicción de crisis de salud mental

• Los datos a largo plazo afinan el análisis: El estudio monitorizó 59.750 historiales anonimizados de pacientes en los últimos ocho años, con un foco claro en la predicción de crisis de salud mental dentro de un marco temporal de 28 días.
• Los datos combinados mejoran la predicción: Los resultados demostraron que un modelo de machine learning que combina expedientes médicos electrónicos estructurados con notas clínicas, consigue una predicción mucho mejor, frente a modelos que utilizan solo una de estas fuentes de datos.
• El contexto facilita unas predicciones más precisas: Estos resultados hacen hincapié en la combinación de datos estructurados (como datos demográficos y de diagnóstico) con notas clínicas, que ofrecen información subjetiva sobre el estado de la salud mental del paciente, lo que mejora sustancialmente la precisión a la hora predecir una recaída en una crisis de salud mental.
  
  

Barcelona, 2 de noviembre, 2023: 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.”

FIN

Contacto de prensa:

press@koahealth.com

Acerca de Koa Health

Diseñada para ayudar a tus empleados a encontrar el apoyo a la salud mental adecuado en el momento adecuado, el modelo de cuidado comprensivo de Koa Health, Koa Care 360, ofrece a los empleados una navegación sencilla y una atención personalizada, con base científica, proporcionada por los mejores académicos clínicos del mundo.

Koa Health proporciona un enfoque integral a la salud, para llevar la salud mental a todo el mundo, ya prefieran un cuidado digital, o servicios clínicos con una persona. Disponible para más de 3 millones de usuarios en todo el mundo, Koa Health trata todo el continuo de las necesidades de salud mental, desde la prevención al tratamiento.

Respaldado por inversores entre los que están Morningside, Ancora Finance Group y Wellington Partners, Koa Health se basa en la tecnología y la investigación para ayudar a las personas a cambiar sus hábitos y mejorar su resultados a través de un apoyo efectivo y accesible que se adapta a las circunstancias únicas de cada individuo.

Con operaciones en Barcelona, Estados Unidos y Reino Unido, Koa Health está asociada con profesionales líderes clínicos y académicos, entre los que se incluyen Massachusetts General Hospital, University College of London, el London School of Economics and Political Science, y Birmingham and Solihull Mental Health NHS Foundation Trust.

Un apunte final sobre ética de datos y privacidad:

Los datos y notas clínicas usados en este estudio fueron anonimizados por el NHS (sistema de salud del Reino Unido) para asegurar que se protegieran las identidades individuales. Para potenciar la privacidad y la seguridad de datos, se tomaron varias medidas, como la separación de equipos internos, con varios niveles de acceso de datos. Estas medidas se diseñaron para minimizar las posibilidades de identificación y para proteger la confidencialidad de la información de los pacientes.

Koa Health reconoce la importancia de salvaguardar la privacidad de los pacientes y nuestro equipo de investigación ha tomado medidas minuciosas para asegurar una gestión de datos ética a lo largo de todo el proceso del estudio.