Un análisis de sangre con IA podría diagnosticar la depresión posparto

La depresión postparto es una de las principales causas de muerte materna, aunque su diagnóstico y tratamiento es irregular en el mejor de los casos, y negligente en el peor.

Ahora, la startup con base en San Diego, Dionysus Digital Health, propone un análisis de sangre para detectar esta condición, incluso antes de que aparezcan los síntomas. La empresa afirma haber identificado un gen que vincula el estado de ánimo de una persona con los cambios hormonales de manera más estrecha. El test utiliza el aprendizaje automático para comparar la epigenética -cómo se expresan los genes- en una muestra de sangre con puntos de referencia desarrollados durante una década de investigación en personas embarazadas que desarrollaron y no desarrollaron depresión postparto.

Investigadores de los socios académicos de Dionysus, el Instituto Real de Investigación en Salud Mental y UVA Health, han publicado trabajos revisados por pares que afirman sus hallazgos, y la compañía se está asociando con el Departamento de Defensa y los Institutos Nacionales de Salud para ensayos clínicos, con el objetivo final de hacer que el test, que cuesta USD 250, esté ampliamente disponible y sea cubierto por los seguros. Sin embargo, expertos en salud de la mujer dicen que mejores diagnósticos para la depresión postparto podrían no ser útiles si las madres no pueden acceder al tratamiento y apoyo necesarios.

Una de cada siete madres experimenta depresión postparto. Cuando los médicos buscan esta condición, típicamente utilizan un cuestionario que pregunta a los pacientes cuánto se identifican con afirmaciones como “He esperado con ganas hacer cosas tanto como siempre lo he hecho” y “Me he culpado innecesariamente cuando las cosas salieron mal”.

Si se diagnostica adecuadamente, raras veces las madres reciben la atención que necesitan. En un estudio ampliamente citado, solo un tercio de las pacientes embarazadas que mostraban signos de trastornos mentales recibieron tratamiento, que más a menudo consistió en “tranquilización” verbal por parte de sus proveedores.

“Nuestra aspiración es que puedas estar en tratamiento antes de que incluso experimentes un síntoma”, dijo en una entrevista con The Washington Post Vivienne Ming, cofundadora y científica jefe de Dionysus. “Ahora podemos demostrar que no es solo en tu cabeza”.

Ming es una de los muchos investigadores que utilizan la inteligencia artificial para buscar nuevos enfoques para problemas de salud complicados. Delfi Diagnostics, con base en Palo Alto, California, tiene un test que usa inteligencia artificial para detectar signos de cáncer de pulmón. Investigadores del Hospital Nacional de Niños en Washington desarrollaron una herramienta de IA para diagnosticar enfermedades cardíacas reumáticas en niños.

Pero los sistemas de IA pueden fácilmente exacerbar el sesgo o la inequidad existentes en la atención sanitaria. Un estudio de 2019 encontró que un algoritmo que hacía recomendaciones para cesáreas marcaba incorrectamente a mujeres negras como de alto riesgo. Otro algoritmo, encargado de predecir las necesidades de atención médica para un grupo diverso y amplio de pacientes, recomendaba de manera consistente menos atención para pacientes negros, mostró otro estudio.

Ming reconoció preocupaciones sobre el sesgo, el costo y la efectividad. Probablemente tomará años para que Dionysus obtenga la aprobación de la Administración de Alimentos y Medicamentos o lograr que los aseguradores y empleadores acuerden cubrir el costo del test, dice Ming. Mientras tanto, la compañía dice haber recibido una subvención de $6 millones del Departamento de Defensa para validar su test en más entornos. El Departamento de Defensa no respondió a una solicitud de comentarios.

Dionysus imagina un mundo donde los proveedores administran un análisis de sangre entre el segundo y tercer trimestre de embarazo que señala a mujeres con mayor riesgo de depresión postparto y otros trastornos del ánimo perinatales. Esto, combinado con otros métodos de diagnóstico, podría permitir a los sistemas de atención médica dirigir a las madres vulnerables hacia el tratamiento - e incluso cuidado preventivo.

El Colegio Americano de Obstetras y Ginecólogos recomienda que los proveedores analicen a las pacientes para detectar depresión postparto varias veces durante y después del embarazo, pero eso no siempre sucede, dijo Elizabeth LaRusso, una psiquiatra especializada en salud de la mujer. Algunas personas llegan a completar sus chequeos prenatales y postnatales sin que un proveedor mencione jamás la depresión. Las mujeres de bajos ingresos y las mujeres de color tienen menos probabilidades de ser examinadas que las madres blancas, encontró la investigación de LaRusso.

LaRusso dijo que recibiría con agrado cualquier herramienta que facilite la detección de la depresión postparto antes de que conduzca a hospitalizaciones, pérdida de empleo o suicidio. Pero identificar a las madres en riesgo es solo el primer paso: Más pruebas no harán una diferencia si las pacientes no pueden acceder a la atención que necesitan, como terapia o medicación, dijo.

Cuán impactante resulte ser el test de Dionysus dependerá en parte de su asequibilidad y si las compañías de seguros están dispuestas a cubrir su costo. Los trastornos del ánimo y ansiedad prenatales cuestan $14 mil millones al año en salarios perdidos y gastos adicionales, estiman los investigadores. Si señalar más casos de depresión pudiera reducir el gasto médico subsiguiente, es posible que a los aseguradores les motive pagar por el test, dijo Ming.

Pero los aseguradores también podrían ver los diagnósticos de depresión como una vía hacia más gasto médico, ya que los pacientes buscan tratamiento que de otro modo no habrían perseguido, dijo Wendell Potter, un ex ejecutivo de seguros que aboga por la reforma de la industria. En última instancia, los aseguradores y empleadores decidirán individualmente qué nueva tecnología médica cubrir. Si los pacientes terminan pagando de su bolsillo por el cribado de depresión postparto, tests como el de Dionysus podrían terminar exacerbando las inequidades existentes en la atención materna, dijo Potter.

“Dudo que la mayoría de los estadounidenses puedan sacar de sus propias cuentas bancarias lo que [el test] costaría”, dijo.

A medida que empresas e investigadores proponen usos para la IA en atención sanitaria, será esencial auditar esos sistemas en busca de sesgos, dicen expertos en IA. Dado que los sistemas de aprendizaje automático están entrenados para reconocer patrones, es fácil para ellos regurgitar cualquier sesgo presente en sus datos de entrenamiento, dijo Mark Sendak, un científico de datos en el Instituto Duke para la Innovación en Salud (DIHI).

Crucialmente, Sendak dijo, los datos de entrenamiento de un modelo de IA deberían reflejar a la población a la que está destinado a servir. Dionysus, por su parte, dice que primero validó su prueba con un colectivo principalmente de pacientes blancos en el Hospital Johns Hopkins en Baltimore. Sus asociaciones con el Hospital Universitario Emory y el Departamento de Defensa ayudarán a validar aún más su modelo con grupos más diversos de pacientes, dijo Ming.

Sin los recientes avances en el aprendizaje automático, Dionysus nunca habría podido vincular un gen específico con la depresión postparto, dijo Ming. Descubrimientos similares pueden estar cerca a medida que las empresas se apresuran a aplicar la IA a desafíos médicos.

Pero el progreso podría venir con inconvenientes, dijo Suresh Balu, director del programa en DIHI. Si solo las personas con ingresos disponibles pueden pagar por exámenes tempranos y cuidado preventivo, las brechas existentes en el acceso a la atención sanitaria empeorarán. Descubrir que estás en riesgo de una enfermedad que quizás nunca desarrolles podría venir con ansiedad, incluso las personas con una predisposición genética a la depresión postparto pueden nunca desarrollar síntomas si ese gen no es activado por factores ambientales, según Ming.

Ming dijo que el objetivo eventual de Dionysus es vender la prueba de depresión postparto directamente a los consumidores, permitiendo que las personas evalúen su riesgo años antes de siquiera quedar embarazadas. Podría cambiar las vidas de las madres y los niños para mejor, dijo, si las madres pueden acceder al cuidado que necesitan.

(c) 2024, The Washington Post