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Bu sayfa, 26. Dünya Psikiyatri Kongresi'nde sunulan çalışmanın yapay zekâ desteğiyle hazırlanmış Türkçe özetidir. Çalışmanın sahibi sunan yazarlardır; atıf için orijinal kaynağa başvurun.

EV0927

Inteligencia artificial en el trastorno obsesivo-compulsivo: aplicaciones actuales y perspectivas futuras

ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN OBSESSIVE–COMPULSIVE DISORDER: CURRENT APPLICATIONS AND FUTURE DIRECTIONS

Aunque la inteligencia artificial resulta prometedora para el diagnóstico precoz, la identificación de subtipos neurobiológicos y el tratamiento personalizado del trastorno obsesivo-compulsivo, la evidencia disponible se limita a muestras pequeñas y heterogéneas.

El objetivo del estudio es examinar el papel de la inteligencia artificial (IA) en la mejora del diagnóstico y el fortalecimiento de las intervenciones terapéuticas en el trastorno obsesivo-compulsivo (TOC). Se realizó una revisión narrativa en las bases de datos PubMed y Scopus con las palabras clave "obsessive-compulsive disorder" y "artificial intelligence". En el póster se señala que, pese al inicio temprano del TOC, existe un retraso medio de 17 años entre la aparición de los síntomas y el diagnóstico y tratamiento, y que este retraso se asocia con una evolución desfavorable. Se enumeran seis ámbitos de aplicación de la inteligencia artificial: un modelo de lenguaje de gran tamaño que diagnostica el TOC a partir de viñetas clínicas con mayor precisión que los médicos y mantiene esta superioridad incluso en la identificación sin ejemplos previos (zero-shot), antes del ajuste fino; la identificación de subtipos neurobiológicamente diferenciados mediante aprendizaje automático no supervisado aplicado a datos de resonancia magnética estructural y funcional, aunque los hallazgos no son consistentes entre las modalidades de neuroimagen; la estimulación cerebral profunda de circuito cerrado, que monitoriza las señales en tiempo real y adapta la estimulación en el TOC resistente al tratamiento; las jerarquías de exposición generadas mediante inteligencia artificial, consideradas adecuadas, específicas y clínicamente útiles; los modelos de aprendizaje automático para predecir la respuesta a la clomipramina y a los inhibidores selectivos de la recaptación de serotonina (ISRS); y la monitorización continua de los síntomas mediante dispositivos portátiles que combinan el pulso, la actividad electrodérmica y la temperatura cutánea. En el apartado de limitaciones se indica que, en el consorcio multicéntrico ENIGMA-OCD (más de 2000 pacientes), los clasificadores basados en resonancia magnética estructural no lograron distinguir de forma fiable a los pacientes con TOC de los controles sanos, especialmente en el caso de los pacientes que no tomaban medicación. Se destaca, como riesgo específico del TOC, que los chatbots dirigidos a pacientes podrían reforzar las conductas de búsqueda de reaseguramiento y ritualización, por lo que requieren supervisión clínica; para evaluar las herramientas de inteligencia artificial se proponen marcos como FAITA-Mental Health, que abarcan seis ámbitos: fiabilidad, experiencia de usuario, autonomía del usuario, equidad e inclusión, transparencia y seguridad/gestión de crisis. En conclusión, la inteligencia artificial ofrece una vía hacia la psiquiatría de precisión en el TOC mediante la detección precoz, las intervenciones personalizadas y las medidas objetivas de resultados, aunque las prioridades son los estudios prospectivos, los modelos multimodales y los estándares éticos y regulatorios.

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