MútuaTerrassa estudia el uso de la IA en la predicción de conductas suicidas en el autismo
Se trata de un proyecto europeo de gran alcance que busca mejorar la salud de los ciudadanos y que la entidad contribuirá con pacientes con Trastornos del Espectro Autista (TEA)
La Dra. Amaia Hervas, jefa del servicio de Salud Mental Infanto Juvenil del Hospital Universitari MútuaTerrassa (HUMT) y la Dra. Maria Jesús Arranz, jefa de la Unidad del Laboratorio de Investigación, participan activamente en un proyecto europeo de gran envergadura centrado en la aplicación de la Inteligencia Artificial (IA) en el tratamiento de varios trastornos.
Bajo el título Better real-world health-fecha distributed analytics Research Platform, la iniciativa pretende mejorar la investigación sanitaria y el tratamiento médico compartiendo datos y experiencias con siete hospitales y varias organizaciones académicas y empresariales de la Unión Europea. Avanzar en la comprensión y la predicción de los riesgos de autolesión y conductas suicidas en pacientes con Trastornos del Espectro Autista (TEA) es el objetivo con el cual trabaja la Fundación Docencia y Recerca MútuaTerrassa en el marco de este proyecto.
"Sabemos que existen factores genéticos, ambientales y clínicos que contribuyen en un mayor riesgo de suicidio en los pacientes autistas y nuestro interés en el Proyecto Better es poder emprar la IA para predecir los mencionados riesgos en estos pacientes. La investigación nos ayudará tanto a identificar a las personas en riesgo como prevenir determinadas conductas mediante intervenciones clínicas", asegura la Dra. Arranz.
El equipo de la Fundación Docencia e Investigación MútuaTerrassa lidera la investigación clínica, medioambiental y genómica que influyen en el riesgo de suicidio de personas con TEA y al estudio también colaboran equipos investigadores de la Universidad de Colonia y de la Universidad de Milán. La iniciativa se ha concebido con la idea de conseguir -mediante la implementación de la IA- el diseño de algoritmos de predicción así como una mejor integración y uso de datos de investigación relacionadas con la salud para mejorar los resultados clínicos. Está previsto que los algoritmos que integrarán la información ofrezcan resultados el 2027 y a partir de entonces los investigadores confían en mejorar la detección temprana y la personalización del tratamiento.