Un artículo publicado en la edición de diciembre de la revista Psychiatry Research, presenta los resultados de un estudio llevado a cabo con el objetivo de encontrar marcadores precisos y válidos para el diagnóstico, el pronóstico y el seguimiento del tratamiento para mejorar el desenlace a largo plazo de los pacientes con trastornos del espectro de la esquizofrenia.
Esta búsqueda condujo a los autores a las disciplinas de la lingüística computacional y la inteligencia artificial, ya que el análisis automático del lenguaje hablado puede proporcionar marcadores que puedan ayudar a los usuarios del servicio en el autocontrol y ayudar a los médicos con el diagnóstico, el seguimiento del tratamiento y la predicción de riesgos.
Los resultados de investigaciones previas sugieren la presencia de desviaciones importantes en el habla de las personas con psicosis, que en el caso del trastorno formal del pensamiento se detectan durante el examen psiquiátrico, sin embargo, también las personas sin esta condición tienen desviaciones características del habla cuando se investigan cuantitativamente.
Si bien la lateralización del lenguaje fue claramente diferente entre los participantes con psicosis y los participantes sanos, la mayoría de las desviaciones evaluadas con resonancia magnética fueron bastante sutiles, situación que se reflejó tanto para las variables estructurales como para las funcionales, lo que desvirtúa el valor de esta prueba de imagen para la identificación de un biomarcador útil para los trastornos del espectro de la esquizofrenia.
Referencia
Sommer I, de Boer J. How to reap the benefits of language for psychiatry. Psychiatry Research. 2022; 318: 114932.
Disponible en
https://ezproxy.tqfarma.com:2075/science/article/pii/S0165178122005236