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Os planos de tratamento padrão-ouro para pessoas com psicose precoce têm uma taxa de sucesso irregular, sugerindo a necessidade de desenvolver abordagens mais personalizadas.
Um novo artigo de pesquisadores da Universidade de Birmingham mostra que uma abordagem “tamanho único” pode não estar atendendo às necessidades de todos os jovens nos estágios iniciais da psicose. Em vez disso, no jornal publicado em Psiquiatria Translacionalos pesquisadores argumentam que as técnicas de aprendizado de máquina podem ser empregadas para fornecer planos de tratamento especificamente direcionados a grupos ou mesmo indivíduos.
Essa abordagem pode significar maior precisão na elaboração de planos de tratamento e também uma melhor taxa de sucesso na identificação de pacientes que estão no caminho errado de tratamento.
Os Serviços de Intervenção Precoce em Psicose foram estabelecidos pela primeira vez na década de 1990 e tornaram-se reconhecidos como oferecendo a melhor chance de recuperação para jovens com um primeiro episódio de psicose. Os tratamentos disponíveis atualmente incluem medicamentos antipsicóticos, cuidados intensivos baseados na comunidade e intervenções sociais e psicológicas.
O pesquisador principal, Dr. Lowri Griffiths, que foi convidado pelo Editor-Chefe da Psiquiatria Translacional para contribuir com esta revisão, disse: “É bem conhecido que a intervenção precoce leva a melhores resultados, principalmente entre os jovens. No entanto, apesar de receber o tratamento padrão-ouro, um número significativo de pessoas não está se beneficiando dessas intervenções.
“Precisamos considerar uma série de fatores desde circunstâncias psicológicas, biológicas e sociais para encontrar os tratamentos certos, para as pessoas certas, no momento certo, para maximizar as chances de vida de um jovem. Mas, em primeiro lugar, isso requer fazer mais para alcançar grupos diversos e representativos para garantir que o cuidado seja equitativo para todos.”
Uma abordagem de aprendizado de máquina, argumentam os pesquisadores, poderia servir como um “guia” para a tomada de decisões clínicas, identificando com precisão crescente os principais marcadores nos dados do paciente que indicariam o provável sucesso ou falha de qualquer caminho específico.
Essa abordagem também ajudaria a garantir que mais pacientes pudessem acessar os tratamentos com maior probabilidade de beneficiá-los, independentemente das circunstâncias ambientais e sociais que, de outra forma, poderiam levar à desigualdade nos cuidados de saúde.
O coautor, Dr. Paris Lalousis, disse: “A tecnologia necessária para elaborar planos de tratamento para pacientes individuais ou grupos de pacientes já existe. Vemos o aprendizado de máquina já em uso em várias áreas clínicas, como a previsão de respostas ao tratamento do câncer , ou identificar indivíduos em risco de necessitar de cuidados intensivos. O que precisamos é de uma estrutura que nos permita investigar e testar essas tecnologias para que possamos aproveitá-las para melhorar os resultados para pacientes com psicose.”
Fonte da história:
Materiais fornecidos por Universidade de Birmingham. Observação: o conteúdo pode ser editado quanto ao estilo e tamanho.
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