Durante décadas, el diagnóstico de la esquizofrenia ha sido uno de los mayores retos para la medicina, debido a la complejidad de sus síntomas y a su similitud con otros trastornos psiquiátricos. No obstante, un reciente avance en inteligencia artificial (IA) podría transformar de manera profunda la forma en que se identifica esta enfermedad mental.
De acuerdo con reportes de la comunidad científica internacional, un grupo de investigadores desarrolló un modelo de IA capaz de detectar la esquizofrenia con un alto nivel de precisión a partir de solo dos pruebas diagnósticas. El sistema combina información obtenida de resonancias magnéticas estructurales del cerebro y pruebas de procesamiento cognitivo, enfocadas en medir la atención y la velocidad de respuesta.
El algoritmo analiza patrones en la materia blanca y gris cerebral que resultan imperceptibles para el ojo humano, pero que funcionan como indicadores claros del trastorno. Estas señales pueden identificarse incluso antes de que el paciente presente episodios psicóticos severos, lo que abre la posibilidad de diagnósticos más tempranos y tratamientos oportunos.
Uno de los principales aportes de esta tecnología es la objetividad que introduce en un proceso que, hasta ahora, depende en gran medida de entrevistas clínicas prolongadas y de la observación del comportamiento del paciente durante meses o incluso años. “No se trata de reemplazar al psiquiatra, sino de darle un ‘microscopio’ para la mente”, explicaron los especialistas responsables del estudio.
Además de apoyar en la detección de la esquizofrenia, el modelo ofrece información sobre la posible respuesta del paciente a distintos medicamentos, un avance relevante si se considera que el ajuste de tratamientos con antipsicóticos suele ser largo y complejo, con efectos directos en la calidad de vida de quienes los reciben.
En el caso de México, donde el acceso a servicios psiquiátricos especializados es limitado en diversas regiones, una herramienta digital de este tipo podría facilitar diagnósticos más rápidos y precisos, y permitir que los pacientes inicien tratamiento de manera oportuna, favoreciendo su bienestar y su integración social.
Aunque el modelo aún debe someterse a pruebas adicionales en distintos entornos clínicos y poblaciones para confirmar su eficacia generalizada, la comunidad científica mantiene expectativas positivas sobre su aplicación futura y su potencial impacto en la atención de la salud mental.