La primera beca en TIC i Salut Mental premia una tesi doctoral per a la detecció precoç de trastorns psicòtics amb intel·ligència artificial

La Fundació TIC Salut Social, en col·laboració amb la Fundació Barbosa & Petit, va concedir el passat mes d’abril la primera Beca TIC en Salut Mental al millor projecte de doctorat en innovació tecnològica. El guanyador del premi va ser el doctorand de la La Salle – Universitat Ramon Llull, Jordi Malé. I la seva recerca està enfocada en millorar l’eficiència del diagnòstic de trastorns psicòtics.

Sota el nom de BeGin (Deep learning-based brain shape morphology analysis and correlates between brain and facial biomarkers for the diagnosis of psychotic disorders), el projecte està finançat pel Ministerio de Ciencia e Innovación i dirigit pel Dr. Xavier Sevillano, i per la Dra. Neus Martínez-Abadías, del Grup de Recerca del Medi Humà (HER) de La Salle – Universitat Ramon Llull.

La segona convocatòria de la Beca TIC en Salut Mental està oberta. El termini per a la presentació de sol·licituds finalitza el 30 d’octubre de 2024. Les bases de participació es poden consultar al següent enllaç.

Tecnologia al servei del diagnòstic

Actualment, els trastorns psicòtics es diagnostiquen a través d’entrevistes clíniques un cop el pacient ha patit un o varis episodis psicòtics. Es tracta d’una diagnosi amb un pes específic subjectiu rellevant i realitzat quan el pacient està patint la manifestació de la malaltia. Per contra, l’aproximació de BeGin és eminentment objectiva ja que es basa en l’obtenció de biomarcadors a partir de proves clíniques com ressonàncies magnètiques cerebrals. Com explica Malé, “l’aprenentatge profund ens ajuda a identificar de manera automàtica l’existència de diferències entre la morfologia del cervell de persones sanes i persones diagnosticades amb esquizofrènia o trastorn bipolar. Cal dir, però, que la nostra aproximació pretén ser un complement i una ajuda, als mètodes diagnòstics que s’apliquen actualment”.

En aquest sentit, el projecte suposa un esforç pioner que utilitza la fenòmica combinada amb mètodes d’aprenentatge automàtic per avançar en el diagnòstic de condicions com l’esquizofrènia i el trastorn bipolar. A través d’un enfocament no invasiu i integrant biomarcadors cerebrals, facials i genètics com a base del diagnòstic ràpid i precís.

“El nostre treball se centra en l’ús de tècniques de Deep Learning per analitzar la morfologia del cervell i de la cara, així com en l’establiment de correlacions entre aquests dos tipus de biomarcadors,” explica Malé. Aquesta metodologia ja ha començat a mostrar resultats en la identificació de diferències anatòmiques significatives. I aquestes poden ser claus per al diagnòstic de psicosi.

Resultats preliminars i reptes

Els models desenvolupats fins al moment milloren la precisió actual en el camp de la neurologia i la radiologia en la localització de punts anatòmics clau del cervell amb errors mínims. “Estem avançant en la precisió i la velocitat del diagnòstic per trastorns psicòtics, aportant un gran benefici per a l’atenció al pacient,” afirma Malé. Un dels reptes principals ha estat la gestió de dades diverses i la integració eficaç d’aquestes en un model coherent. Una tasca que continua evolucionant.

Mirant cap al futur, l’autor de la tesi visualitza una expansió del seu projecte per incloure altres trastorns que afecten l’anatomia cerebral. I detalla que “el nostre objectiu és adaptar la nostra recerca per ser utilitzada en un ampli ventall de condicions, proporcionant als professionals mèdics eines per a realitzar diagnòstics objectius i precoços”.

Impacte en el Sistema de Salut i en la societat

La investigació de Malé té el potencial de modificar profundament com els trastorns psicòtics són diagnosticats i tractats, movent-se cap a un enfocament més objectiu basat en biomarcadors clars i detectables. Això no només podria reduir els costos associats al tractament de llarga durada sinó també millorar els resultats per als pacients, oferint una millor qualitat de vida.

El reconeixement de la Fundació TIC Salut Social no només subratlla el potencial de la tecnologia en la millora de la salut mental. També mostra un suport continu a la innovació que pot transformar la medicina clínica. El projecte BeGiN és un exemple de com la integració de múltiples disciplines i tecnologies pot conduir a avenços significatius en el tractament i el diagnòstic de malalties complexes.