Analizan el uso de la inteligencia artificial para la detección precoz de la depresión posparto
Este estudio, desarrollado en la Facultad de Ciencias de la Salud de Ceuta y adscrito a la Universidad de Granada, revisa la evidencia científica disponible y evalúa algoritmos de aprendizaje automático aplicados a la salud mental perinatal. El análisis concluye que estas tecnologías pueden reforzar los sistemas tradicionales de cribado y contribuir a una atención más personalizada, siempre como apoyo a la intervención profesional.
Fuente: Universidad de Granada
La investigación, titulada Artificial intelligence in the prevention and early detection of postpartum depression: a systematic review and meta-analysis –Inteligencia artificial en la prevención y detección temprana de la depresión posparto: una revisión sistemática y metaanálisis, en español– como herramienta para la prevención y la detección temprana de la depresión posparto, una patología de alta prevalencia con importantes repercusiones en la salud materna, el vínculo madre-bebé y el entorno familiar. La depresión posparto es una de las complicaciones de salud mental más frecuentes tras el nacimiento y con importantes repercusiones clínicas y sociales.
El trabajo se desarrolla a partir de la experiencia asistencial en el ámbito de la maternidad, donde persisten barreras diagnósticas y un notable infradiagnóstico de la depresión posparto. Bajo la dirección de la profesora Azahara Ruger-Navarrete y del profesor Francisco Javier Fernández-Carrasco, el estudio revisa la evidencia científica disponible y evalúa algoritmos de aprendizaje automático aplicados a la salud mental perinatal. El análisis concluye que estas tecnologías pueden reforzar los sistemas tradicionales de cribado y contribuir a una atención más personalizada, siempre como apoyo a la intervención profesional.
La publicación es fruto de la colaboración de un equipo investigador multidisciplinar integrado por la propia autora del TFG, profesorado de la Facultad de Ciencias de la Salud de Ceuta —Azahara Ruger-Navarrete, Beatriz Mérida-Yáñez, Juana María Vázquez-Lara, Sofía García-Oliva, María Dolores Vázquez-Lara, Luciano Rodríguez-Díaz y Francisco Javier Fernández-Carrasco—, el doctor Juan Gómez Salgado, e Irene Antúnez-Calvente, doctoranda de la Universidad de Almería.
Últimas publicaciones
La iniciativa recorrerá este mes todas las provincias andaluzas con un total de 28 actividades. En los talleres y observaciones astronómicas se ofrecerá a los participantes información sobre seguridad en la observación de los eclipses.
Sigue leyendo
Investigadores de la Universidad de Cádiz proponen reducir el impacto energético de los modelos de lenguaje de gran tamaño, como los usados por chatGPT o Gemini, tecnologías cada vez más presentes en asistentes virtuales, educación o investigación científica. Plantean además optimizar el software que ejecuta estos sistemas para mejorar su rendimiento sin necesidad de modificar los propios modelos de inteligencia artificial (IA).
Sigue leyendo
Un equipo de científicos del Instituto Maimónides de Investigación Biomédica de Córdoba (IMIBIC), del Hospital Reina Sofía y de la Universidad de Córdoba ha realizado un análisis de muestras de plasma de pacientes con cáncer de páncreas metastásico mediante aproximaciones de biopsia líquida, que permiten estudiar fragmentos de ADN tumoral circulante. Los resultados respaldan el uso de la biopsia líquida como una herramienta prometedora para mejorar el pronóstico y el seguimiento de este tumor.
Sigue leyendo
