Machine Learning para predecir el trastorno de conducta en niños

El trastorno de conducta (TC) es un trastorno psiquiátrico común, pero complejo, que presenta comportamientos agresivos y destructivos. Los factores que contribuyen al desarrollo del TC abarcan dominios biológicos, psicológicos y sociales.
Los investigadores han identificado una miríada de factores de riesgo que podrían ayudar a predecir el TC, pero a menudo se los considera de forma aislada. Ahora, un nuevo estudio utiliza por primera vez, un enfoque de aprendizaje automático (Machine Learning) para evaluar los factores de riesgo de los tres dominios en combinación y predecir el desarrollo posterior de TC con alta precisión.

Los investigadores utilizaron datos de referencia de más de 2300 niños de 9 a 10 años inscritos en el Estudio de Desarrollo Cognitivo del Cerebro Adolescente (ABCD), un estudio longitudinal que sigue el desarrollo biopsicosocial de los niños. Los investigadores «entrenaron» su modelo de aprendizaje automático utilizando factores de riesgo previamente identificados de múltiples dominios biopsicosociales. Por ejemplo, las medidas incluyeron imágenes cerebrales (biológicas), habilidades cognitivas (psicológicas) y características familiares (sociales).

El modelo predijo correctamente el desarrollo de TC dos años después con una precisión de más del 90 %. Dentro de cada dominio, se destacaron ciertos factores en cuanto a su relación con el TC (sociales: menor acompañamiento de los padres, más agresividad en el hogar, menores ingresos; psicológicos: mayor sintomatología del trastorno por déficit de atención/hiperactividad y del trastorno negativista desafiante, peor rendimiento de clasificación de cartas; biológicas: alteraciones en la topología de las redes subcorticales y frontoparietales).

La capacidad de predecir con precisión quién podría desarrollar TC ayudará a los investigadores y trabajadores de la salud a diseñar intervenciones para jóvenes en riesgo con el potencial de minimizar o incluso prevenir los efectos nocivos de TC en los niños y sus familias.
Los hallazgos de este estudio resaltan el valor agregado de combinar factores neuronales, sociales y psicológicos para predecir el trastorno de conducta, un problema psiquiátrico agobiante en la juventud.

Fuente: Classifying conduct disorder using a biopsychosocial model and machine learning method,» by Lena Chan, Cortney Simmons, Scott Tillem, May Conley, Inti Brazil, Arielle Baskin-Sommers
https://doi.org/10.1016/j.bpsc.2022.02.004