Por J. Fabrissin
- Me late el corazón
“Este estudio demuestra, por primera vez, que los cambios del índice cardíaco en el ciclo sueño-vigilia, pueden ser un marcador fisiológico válido para la identificación de la depresión en una muestra de personas con problemas de sueño. El algoritmo tuvo una precisión del 79,9%, siendo capaz de detectar 82,8% de casos de depresión y de descartar 77% de controles sanos. En comparación, el índice de detección de depresión en médicos de atención primaria ronda el 47%”.
De los 87 pacientes con depresión, 15 fueron incorrectamente clasificados como controles [sanos] y de los 87 controles sanos, 20 fueron clasificados como deprimidos. El nivel de acuerdo entre los diagnósticos provenientes de los registros médicos y los arrojados por el análisis del algoritmo a partir de los valores del ECG se ubicó como moderado (el índice kappa, varió entre 0,48 y 0,72).
“Considerando que el algoritmo tuvo un aceptable desempeño en comparación con los procedimientos diagnósticos estándares, esta herramienta puede servir como una medida objetiva y adicional para asistir en el diagnóstico y tratamiento de la depresión. Estudios subsecuentes deberían evaluar si los aparatos portátiles ECG podrían ser usados para rastrear perfiles indicativos de depresión.” (1)
- Un Holter para diagnosticar depresión
“Para decirlo fácilmente, nuestro estudio piloto sugiere que midiendo el índice cardíaco durante 24horas podemos decir, con una precisión del 90%, si una persona está actualmente deprimida o no”.
Con estos términos, Carmen Schiweck promocionó los resultados de su estudio en el Colegio Europeo de Neuropsicofarmacología de septiembre del 2020. (2)
El fundamento teórico es que en las personas con depresión se produce una alteración del sistema nervioso autónomo que afecta el índice cardíaco (aumentándolo) y su variabilidad (disminuyéndola). Cabe hacer una importante aclaración. Por índice cardíaco, al menos en este estudio, entienden frecuencia cardíaca (ya se sabía que los psiquiatras no saben de medicina). Entonces, la oración inicial de este párrafo debería decir que la depresión aumenta la frecuencia cardíaca –de 10 a 15 latidos por minutos más que en las personas sin depresión-y que durante la noche, en lugar de bajar la frecuencia cardíaca, ésta se mantiene igual.
Lo innovador de este estudio fueron el registro continuo del índice cardíaco, durante varios días y noches (con lo que acá se llama Holter), y el uso de ketamina como antidepresivo, “dado que podía aliviar la depresión más o menos instantáneamente. Esto nos permitió ver que el índice cardíaco promedio puede cambiar bastante rápidamente, reflejando cambios en el estado de ánimo”. Esto es, como la ketamina produjo una reducción de la depresión de manera inmediata (exactamente una mejora del 30% en la Escala de Hamilton de la Depresión), el control con ECG portátiles permitió observar cómo la frecuencia cardíaca también disminuía.
Con este estudio los autores casi están diciendo que: 1) la frecuencia cardíaca promedio y la reducción nocturna de ésta pueden ser (y al decir pueden ser, parece que se les van los dedos por poner son) biomarcadores de la depresión); 2) que estos datos pueden seguir (sobre)alimentando modelos de inteligencia artificial para el diagnóstico de la depresión y 3) que se puede llegar a saber si un antidepresivo (¿y acaso cualquier otra terapéutica antidepresiva?) produce una mejoría simplemente midiendo la frecuencia cardíaca.
- Cyberdiagnóstico y psyberpatologías
Ejemplos como el de arriba hay cientos. Y por más que nuestro corazón esté con van Os -y con tantos otros antes que él-, cuando dice que la psiquiatría de precisión es una “Una creencia colectiva sobrevaluada de que la biología juega un rol determinante y que los trastornos mentales son trastornos del cerebro que pueden ser rastreados a través de claves biológicas” (3) uno se siente cada vez un poco más vencido por el oscurantismo científico y obliga a preguntarse si no seremos unos quejosos, elevando al cielo nuestros puños cargados de un anacrónico romanticismo clínico.
¿Podrá ocurrir que los biomarcadores y el análisis de datos masivos, y los algoritmos que resulten de la conjunción de ambos, inviertan la lógica que establece agrupamientos de pacientes a partir del diagnóstico clínico (entiéndase: proveniente de la anamnesis del paciente) hacia una lógica que agrupe directamente desde la información proveniente desde el análisis de datos y que, así, se borronee y creen psiberpatologías, por así llamarlas, trastornos caracterizados según la estadística de los datos masivos y no desde la clínica?
Hace unos años planteábamos el siguiente recorrido:
- poner en vecindad un dato (palabras de contenido depresivo en Twitter, circuitos neuronales patológicos en las neuroimágenes) con algún trastorno (depresión, esquizofrenia)
- buscar constatar que estos datos están fuertemente asociados con el trastorno
- producir la metonimia merced a la cual se propone que las palabras o las neuroimágenes son equivalentes al mismo diagnóstico que servían para diagnosticar
- desprender el diagnóstico original, de modo que “palabras negativas”, “circuitos neuronales patológicos” terminarán convirtiéndose en aquello que haya que chequear y para lo cual no hará falta el psiquiatra clínico. (4)
¿Podrá ocurrir, además, que la menguante cantidad de médicos que eligen psiquiatría como especialidad redunde en la necesidad de reforzar la atención por parte de médicos no especialistas para los cuales los biomarcadores y los algoritmos diagnósticos y terapéuticos resulten un aliado solucionador y tranquilizador?
¿Podrá llegar un tiempo en el que la formación de los psiquiatras se vacíe tanto de conocimientos psicopatológicos que será lo mismo ser diagnosticado por una persona que por una computadora?
¿Podrá llegar un punto en que las restricciones en tiempos del COVID desnaturalice hasta tal punto la formación médica (en las facultades) y la formación de especialistas (en las residencias, concurrencias y pos-grados) que la parte práctica será completamente insuficiente para que un profesional esté en condiciones de atender un paciente y que sea mejor dejarse atender por una máquina que, sea como sea, habrá sido entrenada previamente?
¿Terminará ocurriendo, a fin de cuentas, que resulte preferible ser diagnosticados y tratado por computadoras antes que por un médico, por ser aquellas más confiables que un médico?
1) Using heart rate profiles during sleep as a biomarker of depression. Saad M et al. BMC Psychiatry, 2019).
2) Heart rate and heart rate variability as trait or state marker for depression? Insights from a ketamine treatment paradigm. Schiweck C et al. European College of Neuropsychopharmacology (ECNP), 2020.)
3) van Os J, Kohne ACJ (2021). It is not enough to sing its praises: the very foundations of precision psychiatry may be scientifically unsound and require examination. Psychological Medicine.
4) Fabrissin J, ¿Los datos masivos serán el futuro de la psiquiatría? Vertex, 2018).
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