Me vas a perdonar que hoy hable un poco raro y utilice palabras un poco técnicas (aunque no te creas que yo me manejo muy bien con ellas, no te vayas a pensar), pero intentaré que me entiendas, porque creo que el tema merece la pena. Si me has leído en otras ocasiones, sabrás que estoy absolutamente convencido de que el trastorno bipolar se acabará curando del todo y de que además, en términos relativos, no falta mucho tiempo para eso. No obstante, a día de hoy no debemos olvidar que estamos ante un trastorno crónico y que los medios actuales palían los efectos de la enfermedad, pero no la curan. Mientras cruzamos ese puente que nos lleve a la curación definitiva, creo que es muy interesante la ayuda de las nuevas tecnologías que, al menos, ofrecen soluciones muy interesantes para resolver algunos de los problemas que nos afectan. Hoy quiero hablarte de algunas para que te vayan sonando, porque seguro que vamos a convivir con ellas durante los próximos años.
Inteligencia Artificial para evitar los suicidios
Hablar de inteligencia artificial, así, en general, resulta un poco complicado. Para entendernos, diré que se trata de la inteligencia llevada a cabo por las máquinas y que sus resultados se expresan en forma de algoritmos. Estos son básicamente instrucciones lógicas que sirven para solucionar problemas tomando decisiones inteligentes sobre una cuestión determinada.
En una universidad americana han sido capaces, al parecer, de desarrollar un algoritmo que detecta a las personas que tienen tendencia al suicidio. Los datos se obtuvieron mediante el estudio de la variación de los escáneres cerebrales de las personas analizadas al reaccionar ante ciertas palabras positivas y negativas combinadas con otras relacionadas con pensamientos suicidas. Estos datos, debidamente procesados, han dado lugar a un algoritmo capaz de indicar con relativa precisión si un individuo tiene esta clase de tendencias. Desde luego, sería interesante poder aplicar estos procedimientos en el diagnóstico clínico y así mejorar los tratamientos actuales y, por supuesto, incidir en la predicción.
Sin duda muy interesantes son los estudios realizados en este sentido por Facebook, dada su incidencia social en virtud de la inmensa extensión de esta red. La preocupación de esta compañía por este tema surge a raíz de la proliferación de algunos suicidios retransmitidos en directo mediante Facebook Live, por lo que su interés por el mismo es indiscutible.
El hecho es que esta entidad lleva algún tiempo detrás de este asunto. Por otra parte, Facebook es una compañía muy poco transparente, por lo que resulta difícil conocer los procedimientos que emplea en sus investigaciones. Por esa razón, no ha precisado de dónde procede la base de sus algoritmos.
Pero de lo que no cabe duda es del inmenso poder de esta red y de su capacidad para rastrear todas las comunicaciones y mensajes, por lo que con las herramientas adecuadas puede detectar sin duda cualquier tipo de señal de alarma. También puede detectar mensajes de los usuarios sobre contenido peligroso o inapropiado, y las tendencias suicidas Facebook las encuadra dentro de esta categoría. Las reacciones «anormales» ante determinadas publicaciones también pueden proporcionar pistas a este respecto. Por último, los videos de Facebook Live, a los que hacía referencia anteriormente, constituyen una fuente de información importante.
Con todos estos datos, extraídos de forma automática, un equipo de revisores humanos juzgaría si alguna de las situaciones que detecte el algoritmo es de riesgo. De este modo, con toda la información sobre los usuarios con la que cuenta esta red social y el equipo humano del que dispone, se halla en una posición privilegiada para realizar análisis masivos de la población y generar al mismo tiempo resultados de una precisión considerable.
''Por lo demás, es evidente que si una tecnología puede llevar a cabo un seguimiento de esta envergadura, también puede convertirse en un agente capaz de ayudar a tomar medidas prácticas para evitar posibles casos de suicidio, generando un sistema de comunicaciones que, partiendo de la inteligencia de la red llegue a los revisores, de estos a los contactos más cercanos y, por último, establezca una conexión eficaz con los servicios sociales de emergencia.''
Todo lo anterior conformaría un sistema enormemente potente para prevenir los suicidios entre los usuarios de la red. Sin embargo, hay que tener en cuenta que el nivel de información necesario para manejar una información personal fiable es muy distinto en los EE. UU. (donde tienen su origen estos estudios) que, por ejemplo, en la UE, con cuya legislación choca frontalmente, ya que las leyes de protección de datos en nuestro territorio son bastante más estrictas.
Deep learning para luchar contra la depresión
Perdóname por las palabrejas, pero es que los expertos lo denominan así. El deep learning o aprendizaje profundo es una rama de la inteligencia artificial cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan que las computadoras aprendan. Pero los investigadores del deep learning van más allá de las técnicas para crear máquinas «listas», es decir, capaces de poder resolver a gran velocidad problemas muy complicados, (que es el objetivo de su «antecesor», el machine learning) y para ello utilizan un sistema más complejo y también más sofisticado. La diferencia fundamental con el machine learning es que se trata de un sistema mucho más autónomo, lo que significa que una vez programado este la intervención del ser humano para su funcionamiento es mínima.
¿Por qué nos debe interesar esto a nosotros, pacientes de trastorno bipolar?
''Pues un poco en la línea de lo que hablábamos antes, porque el deep learning puede constituir un instrumento verdaderamente útil en el tratamiento contra la depresión, una enfermedad verdaderamente insidiosa que, en mayor o menor grado, conocemos y compartimos todos los bipolares.''
La novedad que ofrece el deep learning es que parece que podrá predecir la depresión, que como todos sabemos es una enfermedad muy escurridiza y a menudo de difícil diagnóstico, descubriendo los síntomas más ocultos de esta y, al mismo tiempo, generar la información necesaria para establecer el mejor tratamiento posible. No es necesario que citemos las apabullantes cifras de la depresión a nivel mundial ni su triste relación con el número de suicidios, muchas veces debidos a un diagnóstico equivocado o inexistente.
En todo caso, para combatir la depresión, tradicionalmente los especialistas han establecido unos patrones y se rigen por una sintomatología determinada (véanse, por ejemplo, los manuales de diagnóstico DSM-5 y CIE-11). Pero lo cierto es que ni los síntomas son homologables para todos los pacientes ni los tratamientos nos hacen a todos el mismo efecto. Por otra parte, la evolución del paciente psiquiátrico es cambiante, lo que la hace difícilmente predecible. Sin embargo, la recopilación de datos casi instantánea que se puede llevar a cabo mediante deep learning permite saber el estado de la persona afectada en cada momento y de este modo mejorar su terapia. Es un avance verdaderamente importante.
El deep learning actúa en varios frentes: el más espectacular es el que acabo de citar: el desarrollo de técnicas de detección de síntomas depresivos que escapan a menudo a las pruebas diagnósticas convencionales. Por otra parte, puede ser útil para paliar los síntomas de esta enfermedad. Por último, aunque no menos importante, está la posibilidad de predecir posibles depresiones futuras. Los que conocemos la importancia de la prevención para evitar caer en estos abismos oscuros, sabemos muy bien la importancia que todas estas mejoras que proceden de las nuevas tecnologías pueden aportar para una mejora sustancial de nuestras vidas.
El Big Data por la vida
El big data sería una hipotética tercera pata de esta mesa que estamos construyendo para desarrollar una nueva cultura asistencial en el campo del TAB y especialmente de la depresión, asociada al mismo o no. Los macrodatos o big data son conjuntos de datos tan grandes y complejos que precisan de aplicaciones informáticas no tradicionales de procesamiento de datos para ser tratados adecuadamente.
Y aquí nos surge la pregunta de nuevo. ¿De qué manera a nosotros, pacientes de TAB, nos puede ser útil el big data? Bueno, digamos que afortunadamente es más fácil saber esto que entender cómo funciona esta tecnología. De hecho, una de las grandes aplicaciones que presenta el análisis masivo de datos que supone el big data es, según nos cuentan los expertos, la capacidad para predecir el futuro (esto no es magia, ya hay muchas empresas tecnológicas que reconocen que lo utilizan y otras que sin duda lo hacen, lo reconozcan o no) y esto puede implicar, haciendo un uso adecuado del mismo, como veíamos al principio de este post con los estudios realizados con inteligencia artificial, la posibilidad de evitar suicidios.
La explicación es muy fácil y remite de alguna manera a los apartados anteriores: la inmensísima mayoría de los suicidios se producen dentro de un contexto depresivo. Y antes señalaba que la depresión es una enfermedad muy escurridiza en función de muchos factores: se camufla con relativa facilidad, puede sufrir variaciones importantes y relativamente imprevisibles en periodos muy cortos de tiempo, y los afectados a menudo son bastante reticentes a pedir ayuda. De ahí que la detección de precoz de las depresiones sea vital.
''El big data aplicado a la salud mental permitiría determinar el momento idóneo en el que los profesionales sanitarios deberían actuar para ayudar a los pacientes. En una enfermedad tan variable, la recopilación de datos al minuto resulta primordial para conocer el estado real del paciente y, lógicamente, para aplicar el tratamiento más conveniente en cada momento.''
Por otra parte, es posible hacer análisis predictivos basándose en información obtenida en datos de diverso tipo (demográficos, laborales, sanitarios…). De esta forma, parece que podría evitarse un alto número de suicidios, que sigue siendo la principal pesadilla del TAB.
La importancia de la monitorización
''Más allá de todas estas tecnologías más o memos futuristas (aunque en realidad no lo son, puesto que ya se utilizan en la actualidad) hay una realidad que está a nuestro alcance de manera mucho más fácil y accesible hoy en día y es la monitorización de los pacientes, que resulta especialmente útil para los que sufrimos TAB. Esta consiste en el autoseguimiento del propio proceso patológico (en nuestro caso, si estamos dispuestos a hacerlo bien, es algo que dura toda la vida).''
Para ello es preciso, no es necesario que lo diga, que el paciente tome las rendas de la enfermedad y, si bien eso no es siempre posible, lo más probable es que en general pueda hacerlo, lo que le permitirá vivir durante periodos muy importantes de su vida sin la dependencia constante de otras personas: cónyuges, amigos íntimos, otros familiares… (aunque en absoluto estoy diciendo que sea desdeñable la ayuda, la comprensión y el apoyo de terceros; es más, es imprescindible). Pero funcionar en el día a día con autonomía y con seguridad eleva la autoestima y hace que nos sintamos mejor, lo que a su vez aleja las crisis…
Por eso, plataformas como MyTherapy (una app basada en un sistema operativo específico para terapéutica digital), que se puede implantar en el propio smartphone, son magníficas compañeras para el enfermo bipolar. En ellas podemos almacenar la información necesaria para nuestro tratamiento —tanto farmacológico como psicológico—, reflejar nuestros estados anímicos y aportar a los profesionales que nos atienden una información muy valiosa sobe la evolución de nuestro trastorno, así como la posibilidad de conexión con los servicios asistenciales, algo muy útil en caso de crisis.
Como ves, paso a paso, día a día, seguimos avanzando. Sin duda, gracias a todas estás tecnologías (detrás de las cuales siempre deberá estar la acogedora mano humana) viviremos más y mejor, y podremos ser cada vez más nosotros mismos.
Si te ha gustado el artículo, es posible que te interese...
- Visitar el artículo Top 10 de Mejores Blogs de Trastorno Bipolar de MyTherapy.
- Visitar el artículo La tecnología inteligente transforma la vida de las personas que viven con discapacidades.
