Los trastornos del estado de ánimo como la depresión son comunes entre los adultos de EE. UU. Sin embargo, estos trastornos siguen siendo un desafío para los médicos para diagnosticar y tratar de manera efectiva.
Un investigador de salud pública de la Universidad de Buffalo es parte de un equipo de científicos que recibió una subvención de la National Science Foundation NSF para utilizar grandes datos para desarrollar un nuevo enfoque que, según dicen, mejorará la clasificación de los trastornos del estado de ánimo, lo que conducirá a másresultados efectivos para pacientes psiquiátricos.
Rachael Hageman Blair, profesor asistente de bioestadística en la Escuela de Salud Pública y Profesiones de la Salud de la UB, es uno de los cinco investigadores principales de la subvención de planificación de un año y $ 100,000, financiada por NSF en un esfuerzo conjunto con los Institutos Nacionales de Salud.
Los colaboradores de Hageman Blair en el proyecto incluyen investigadores en bioestadística, ciencias de la información, matemáticas, informática biomédica, psiquiatría e ingeniería eléctrica e informática de la Universidad de Iowa, la Universidad de Carolina del Norte-Chapel Hill, la Universidad de Oregón y la Universidad de Utah.
Su objetivo es utilizar Big Data para desarrollar una metodología novedosa y herramientas de visualización para agrupar a los pacientes con trastornos del estado de ánimo. "Los enfoques existentes a menudo se rompen o son inapropiados en entornos de Big Data por varias razones", explica Hageman Blair. "No hay unUn enfoque único para todos, incluso para conjuntos de datos con buen comportamiento. Reunir diferentes métodos bajo un mismo paraguas con fuertes interpretaciones visuales tiene valor para un médico ".
Los colaboradores señalan que estudios recientes del Instituto Nacional de Salud Mental muestran que si bien los trastornos del estado de ánimo son frecuentes, el tratamiento es menos del 25 por ciento efectivo.
"Una hipótesis existente es que las etiquetas [Manual diagnóstico y estadístico de trastornos mentales] en sí mismas son inexactas porque no integran completamente todos los datos disponibles", dice Hageman Blair, quien tiene un doctorado en matemáticas.
"Nuestro objetivo es ignorar la etiqueta DSM y reagrupar a los pacientes en función de perfiles de datos completos, que incluyen datos genéticos, ambientales, demográficos y clínicos, entre otros. Algunos grupos de individuos pueden responder mejor al tratamiento, lo cual es importante para la precisiónmedicina ", agrega.
Los colaboradores se reunieron durante el verano en un taller de innovación organizado por el Instituto de Ciencias Matemáticas Aplicadas y Estadísticas SAMSI, un instituto de investigación afiliado a la Fundación Nacional de Ciencias ubicado en Research Triangle Park, Carolina del Norte
"Fue muy parecido a las citas rápidas para los científicos. Al final de la semana, encontré seis grandes colaboradores, y luego comenzó el trabajo de desarrollar la propuesta", dice Hageman Blair.
Durante el próximo año, el equipo de investigación comenzará a desarrollar su metodología. "Nos centraremos en las aplicaciones a los trastornos del estado de ánimo, que se sabe que son particularmente difíciles de clasificar", dice ella.
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Materiales proporcionado por Universidad de Buffalo . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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