Descripció del projecte
La investigació en el camp del suïcidi ha estat una àrea d’estudi durant molts anys, i encara que s’ha publicat una quantitat significativa d’investigacions, no s’ha aconseguit una disminució apreciable a la taxa de morts per suïcidi i intents de suïcidi. És urgent reflexionar sobre com s’ha orientat la recerca en la conducta suïcida per trobar estratègies de prevenció efectives.
Seria clau pels programes d’atenció a la conducta suïcida poder detectar i intervenir de forma precoç a una repetició de l’episodi. Els models d’aprenentatge automàtic podrien ajudar a identificar perfils de risc i dissenyar intervencions territorials amb les 5 P: Preventiva, Predictiva, Personalitzada, Proactiva i Poblacional. Aquesta acció suposaria una millora a la continuïtat, immediatesa i integració que proporciona el model d’atenció actual, ja que podria significar una eina de suport a la decisió basada en aprenentatge automàtic .
El desenvolupament de models de aprenentatge automàtic per a la predicció del suïcidi pot representar un avenç significatiu en el camp de la salut mental, encara que amb el ferm compromís d’utilitzar aquestes eines amb la màxima sensibilitat, ètica i responsabilitat.
Aquest projecte parteix de la hipòtesi que l’aplicació d’estratègies de models d’aprenentatge automàtic mitjançant una base de dades amb variables clíniques i socials permetran desenvolupar algorismes de models d’aprenentatge automàtic que agilitzaran l’estratificació dels pacients i, per tant, milloraran el maneig dels mateixos.
Així, l’objectiu general d’aquest projecte és la generació d’algorismes de models d’aprenentatge automàtic per a l’estimació de risc d’aparició de conducta suïcida (intent o mort per suïcidi) un cop al pacient se li detecta un risc de suïcidi.
Per a la realització d’aquest estudi es portarà a terme un disseny longitudinal d’una cohort de persones amb conducta suïcida ateses al Consorci Hospitalari de Vic.
Es realitzarà en tres fases:
• Fase 1: creació i entrenament de l’algorisme a partir de dades reals de més de 10 anys de registre de conducta suïcida per tal de predir la probabilitat de repetir un episodi de conducta suïcida.
• Fase 2: integració a l’estació de treball clínic per permetre que l’algorisme sigui una eina de suport a la decisió clínica.
• Fase 3: estudi prospectiu de nous episodis de conducta suïcida per avaluar la capacitat predictiva del model d’aprenentatge automàtic respecte al tractament habitual.
