Un estudio pionero liderado por el Instituto Politécnico Worcester (WPI) está explorando el potencial de la inteligencia artificial (IA) para revolucionar el manejo del dolor y reducir la dependencia de los adictivos opioides. Esta investigación de cinco años, apoyada por la iniciativa HEAL de los Institutos Nacionales de la Salud (NIH), tiene como objetivo utilizar el aprendizaje automático para analizar los datos de los pacientes e identificar patrones que puedan ayudar a predecir la efectividad de enfoques basados en la atención plena para el manejo del dolor crónico.
La reducción del estrés basada en la atención plena (MBSR, por sus siglas en inglés) ha demostrado ser efectiva en el manejo del dolor crónico. Sin embargo, el desafío radica en determinar quién se beneficiaría de este enfoque y por qué. Al hacer uso de la IA y el aprendizaje automático, los investigadores buscan cerrar esta brecha de conocimiento al analizar datos fisiológicos, como patrones de sueño, frecuencia cardíaca y actividad física, recopilados a través de sensores de actividad. Combinarán esta información con datos autoreportados sobre depresión, ansiedad, niveles de dolor y apoyo social para desarrollar modelos de aprendizaje automático personalizados capaces de predecir qué pacientes responderían positivamente a los tratamientos basados en la atención plena.
El impacto potencial de este estudio es enorme. Al identificar con precisión a las personas que se beneficiarían de MBSR, los proveedores de atención médica tendrían las herramientas para alejar a los pacientes de los opioides, reduciendo así los riesgos de adicción y consecuencias a largo plazo. La dependencia de los opioides para el manejo del dolor ha llevado a un número alarmante de muertes, con miles de vidas perdidas cada año debido a sobredosis relacionadas con opioides recetados. Además, las muertes relacionadas con opioides han experimentado aumentos alarmantes entre las poblaciones afroamericanas y nativas americanas.
El dolor crónico es una preocupación importante para la salud, afectando a más de 51 millones de personas solo en los Estados Unidos. Este estudio tiene como objetivo incorporar poblaciones diversas para garantizar que los grupos subrepresentados en la investigación sobre la atención plena tengan acceso a tratamientos adaptados para el dolor crónico de espalda baja. La colaboración entre WPI, la Escuela de Medicina UMass Chan y la Escuela de Medicina Chobanian & Avedisian de la Universidad de Boston resalta la importancia de la diversidad de experiencia en abordar desafíos de salud complejos.
Además de potencialmente salvar vidas, el uso de la IA para predecir la efectividad de la reducción del estrés basada en la atención plena podría resultar en ahorros significativos de tiempo y costos para los pacientes y los sistemas de salud. Los pacientes ya no tendrían que someterse a tratamientos que podrían resultar ineficaces, y los costos de atención médica podrían reducirse. Además, los hallazgos de este estudio podrían tener aplicaciones en otras formas de manejo y tratamientos del dolor.
La Dra. Natalia Morone, profesora asociada de medicina en las instituciones asociadas al programa, se mostró entusiasmada por el impacto potencial del estudio. Al incluir a poblaciones racialmente y étnicamente diversas, la investigación tiene como objetivo abordar el aumento del estrés, el dolor crónico y los resultados adversos asociados a los que se enfrentan estos grupos. Los participantes para el estudio serán reclutados en instituciones médicas de renombre en las regiones de Boston y Worcester.
En conclusión, este estudio pionero en WPI representa un avance significativo en la lucha contra la dependencia de los opioides y la mejora del manejo del dolor crónico. Al aprovechar el poder de la IA y el aprendizaje automático, los médicos pronto podrán tomar decisiones de tratamiento más precisas y personalizadas, mejorando en última instancia los resultados de atención médica para millones de personas.
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