Ciencia de datos: una bendición para la salud mental

Si inicia sesión en cualquier canal de redes sociales en este momento, notará que se destacan varias citas e hilos de conversación, incluso empatizando con aquellos que sufren de depresión o problemas de salud mental reprimidos. Si bien uno no puede estar seguro de cuánto tiempo continuarán estas conversaciones con el mismo vigor, el hecho de que las personas estén saliendo y reconociendo el problema de salud mental es, en general, un paso en la dirección correcta.

En 2019, la OMS había estimado que el 20% de la población de la India sufrirá un problema de salud mental este año. Dado que la OMS no había tenido en cuenta el aislamiento que traería COVID-19, esta estimación puede estar lejos de la grave realidad actual.

Antes de explorar cómo se diagnostican y tratan los problemas de salud mental, y por qué la ciencia de datos puede ser su mayor aliado en el tratamiento, veamos primero el desafío al que se enfrentan los médicos que tratan a los pacientes en la actualidad.

Al hablar sobre su lucha contra la depresión, la famosa celebridad de Hollywood, Anne Hathaway, compartió con el mundo: “Me desagradaba tanto a mí misma. Era solo una mentalidad. No supe amarme a mí mismo. Yo no sabía cómo amar a nadie.” Ella no es la única. Mientras que las personas que sufren problemas de salud mental en todo el mundo luchan no solo por reconocer los síntomas, sino también por reconocer verdaderamente la gravedad del problema en cuestión, los médicos a menudo luchan por elegir el tratamiento adecuado.

A menudo, este desafío de no tener una ruta de tratamiento definida da como resultado la adopción de una ruta de prueba y error, lo que prolonga aún más el tratamiento de un paciente sin una garantía de curación. Esto puede ser angustioso y doloroso para el paciente e increíblemente frustrante para los propios médicos. 5 formas en que la ciencia de datos está remodelando la industria de la salud

Para estructurar el curso de tratamiento actual y, posiblemente, incluso reducir la brecha entre el diagnóstico del paciente y el curso final del tratamiento, los profesionales de la salud necesitan una metodología que les ayude a identificar patrones que de otro modo serían difíciles de detectar. Esta ruta de tratamiento se puede encontrar con la ayuda de la ciencia de datos.

Avanzando con la ciencia de datos para la salud mental

En la actualidad, este enfoque se encuentra en su etapa incipiente de adopción. Si bien los profesionales de la salud se están acostumbrando lenta pero constantemente a esta asociación, los cínicos dudan de que el análisis de datos pueda ayudar a tratar problemas complejos de salud mental. Sin embargo, la mayoría cree que este es el paso en la dirección correcta.

De hecho, muchos investigadores creen que los grandes datos pueden incluso poner fin al curso de tratamiento actual, es decir. prueba y error. Si bien actualmente no hay una única fuente de información disponible, estos investigadores sienten que existe un gran alcance de estudio en el uso de la ciencia de datos en el campo de la salud mental.

Exploremos cómo los científicos de datos pueden ayudar a resolver el dilema actual.

La ciencia de datos utiliza métodos y procesos científicos para obtener información de datos estructurados y no estructurados. Los científicos de datos pueden aplicar sus conocimientos y habilidades para crear modelos que ayuden a vincular las fuentes de datos complejas actualmente disponibles en la atención de la salud mental para llegar a conclusiones constructivas.

Si se pueden crear estos modelos para la atención de la salud mental, permitirá a los investigadores extraer los factores de riesgo de la enfermedad mental, que actualmente no está disponible. Ser capaz de identificar los factores de riesgo puede allanar aún más el camino para que los médicos brinden el diagnóstico y el tratamiento correctos, mapear la mejora de la salud mental e incluso estudiar cómo se puede prevenir la enfermedad en primer lugar.

El big data y la ciencia de datos tienen el potencial de crear una atención personalizada para los pacientes que padecen una enfermedad mental, cuya falta actualmente está provocando una gran brecha entre quienes la padecen y quienes se han recuperado o se están recuperando. Aplicaciones de la vida real de análisis de datos fascinantes

Una mirada más cercana a algunas historias de éxito

Si bien parece que el papel de la ciencia de datos en el desarrollo de una línea de tratamientos para pacientes de salud mental puede parecer demasiado bueno para ser verdad, muchas organizaciones ya han cosechado sus beneficios al actuar sobre estas teorías. Los científicos de datos de Crisis Text Line , una organización global sin fines de lucro con sede en los Estados Unidos que tiene una línea directa de asesoramiento de crisis basada en mensajes de texto, utilizan el aprendizaje automático para analizar palabras y emojis en los mensajes de texto que reciben.

El aprendizaje automático les ayuda a extraer aquellas palabras y emojis que pueden indicar un mayor nivel de tendencias suicidas o incluso autolesiones. Esto les ayuda aún más a priorizar a los pacientes al identificar quién necesita la máxima ayuda y, por lo tanto, debe abordarse primero. Para llegar a esta etapa, los científicos de datos de Crisis Text Lines analizaron más de 30 millones de textos intercambiados con los usuarios.

El análisis incluso arrojó otras ideas, como que los casos relacionados con la ansiedad máxima se recibieron el miércoles y los casos de autolesiones surgen como máximo en las horas más oscuras de la noche . En un país que no tiene una sola prueba o panel de pruebas para identificar una posible crisis de suicidio, esta utilización de la IA por parte de los científicos de datos para prevenir el suicidio puede ayudar a salvar muchas vidas hoy.

Otro ejemplo que me viene a la mente es 'Ellie'. En 2017, se puso a una terapeuta virtual llamada Ellie a interactuar y analizar el comportamiento de los soldados que habían regresado recientemente de Afganistán. Sorprendentemente, Ellie logró descubrir más signos de síntomas de trastorno de estrés postraumático (TEPT) en los soldados que el propio personal de evaluación de salud posterior al despliegue.

Hay muchos ejemplos que muestran cómo la ciencia de datos y el aprendizaje automático han ayudado a obtener resultados ejemplares en el campo de la salud mental. Sin embargo, estos ejemplos siguen existiendo en los bolsillos. La buena noticia es que los países al menos se están abriendo a sus posibilidades. Desde el Proyecto de Bienestar Mundial hasta una aplicación que monitorea los patrones nocturnos para ayudar a los estudiantes universitarios a combatir la depresión, este puente de ciencia de datos es quizás la necesidad del momento.

Sin embargo, antes de despedirse, también sería importante tener en cuenta que la salud mental es una línea de servicio de atención médica extremadamente personal. Dado que el tema en sí fue estigmatizado durante muchos años, y continúa siéndolo en muchas regiones, existe una seria preocupación por la privacidad. La cuestión de la ética surge cuando planteamos la posibilidad de que los algoritmos proporcionen diagnósticos clínicos o recomendaciones.

Muchas aplicaciones de teléfonos inteligentes de salud mental hoy en día carecen de una "base de evidencia subyacente, falta de credibilidad científica y efectividad clínica limitada". Por lo tanto, si bien el futuro de la ciencia de datos en la atención de la salud mental es prometedor, debemos andar con cuidado con la infraestructura y las leyes adecuadas que protejan a los pacientes sin comprometer su privacidad en beneficio de una posible bendición.

Obtenga la certificación de ciencia de datos de las mejores universidades del mundo. Aprenda los programas Executive PG, los programas de certificación avanzada o los programas de maestría para acelerar su carrera.