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Matemáticos chilenos indagan en la mente humana y crean modelo predictor de suicidios Matemáticos chilenos indagan en la mente humana y crean modelo predictor de suicidios

El método identifica si el paciente pertenece al grupo de riesgo lo que hace posible abordar medidas de protección e intervención oportunas en el tratamiento de pacientes con riesgo suicida.

Innovación

Matemáticos chilenos indagan en la mente humana y crean modelo predictor de suicidios

Por El Dínamo 6 de diciembre de 2016

Solo superado por Corea del Sur, Chile es uno de los países de la OCDE que más ha elevado su tasa de suicidios. Actualmente en el país se matan seis personas al día. Considerando esos antecedentes un equipo de científicos creó un modelo para predecir si una persona presenta rasgos suicidas o no.

“Determinar los grupos de mayor riesgo es clave. Hasta el momento los estudios se han enfocado en analizar factores como la historia clínica e influencias demográficas, genéticas y metabólicas. Sin embargo, han tenido resultados dispares que no explican el comportamiento suicida en momentos particulares de las vidas de las personas”, explica Jaime Ortega, investigador del Centro de Modelamiento Matemático de la Universidad de Chile (CMM).

Jorge Barros, psiquiatra de la Universidad Católica, señala que “el tema de la detección de riesgo de suicidio fue, sigue y seguirá siendo un problema difícil de resolver. Porque la naturaleza de este tema es multideterminada y, por lo tanto, no es posible asociarlo a un hecho o causa única. Y, cuando ocurre, la asociación de variables que lo explican es particular para cada sujeto y para nada lineal”.

Ortega y Barros son los autores del modelo que identifica si el paciente pertenece al grupo de riesgo lo que hace posible abordar medidas de protección e intervención oportunas en el tratamiento de pacientes con riesgo suicida. No obstante,  Ortega afirma que “el olfato del terapeuta sigue siendo vital, pero esta es una poderosa herramienta para su trabajo, diseñar tratamientos y tomar decisiones”. 

Para dar con el método usaron técnicas de minería de datos y aprendizaje de máquinas para analizar cinco cuestionarios aplicados a 707 pacientes con trastornos del estado de ánimo de 14 a 83 años, entre los que se contaban 349 que habían intentado suicidarse antes.

Durante el estudio tuvieron la posibilidad de analizar 343 variables clínicas y demográficas como ansiedad, depresión, relaciones interpersonales, rabia, razones para no suicidarse, satisfacción familiar.

Luego de probar el modelo, descubrieron 22 variables relevantes para clasificar al grupo que está en riesgo y al que no. Dos son las más importantes: los niveles de satisfacción personal, entendida como la autopercepción de que uno es feliz, que se siente satisfecho y que ha obtenido logros personales, y las razones para vivir.

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