Eficacia de Modelos Predictivos de Machine Learning en el diagnóstico temprano de la depresión: una revisión sistemática

Resumen

El presente artículo de Revisión Sistemática busca contribuir con un estudio analítico comparativo de diferentes métodos de aprendizaje de máquina para detectar signos de depresión a partir de los algoritmos de Machine Learning (ML) donde convergen la inteligencia artificial y la salud mental. Este diseño no solo proporciona una visión integral de los avances científicos, sino que también identifica lagunas en la investigación que pueden orientar futuras iniciativas. Asimismo, el análisis de los hallazgos en el marco de un diseño sistemático garantiza la generación de recomendaciones basadas en evidencia para la implementación de herramientas predictivas en sistemas de salud pública, como el peruano. En cuanto a la carga socioeconómica de este trastorno, es necesario realizar una detección adecuada de la depresión con el objetivo de reducir los tiempos de diagnóstico y permitir identificar señales en interacciones sociales cotidianas. Asimismo a pesar de los avances prometedores, persisten desafíos relacionados con la generalización y la interpretabilidad de los modelos predictivos. La heterogeneidad de los síntomas depresivos y las diferencias demográficas entre poblaciones limitan la aplicabilidad universal de estos modelos (Nickson D. M., 2023). No obstante, la integración de machine learning en la práctica clínica representa una oportunidad significativa para mejorar la detección temprana y el tratamiento de la depresión, contribuyendo a una atención más personalizada y efectiva (Bhaumik, 2023).

 En resumen, la implementación de modelos de aprendizaje automático en la salud mental muestra un avance prometedor en la predicción y diagnóstico de trastornos mentales. Sin embargo, persisten desafíos significativos relacionados con la calidad de los datos, los sesgos y la aplicabilidad clínica. La investigación continua y la mejora de estos modelos son esenciales para maximizar su precisión y utilidad en el tratamiento de problemas de salud mental, permitiendo intervenciones más tempranas y personalizadas.