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Introducción
En la actualidad, el trastorno depresivo es una de las enfermedades mentales más recurrentes y peligrosas porque afecta la salud mental de las personas, lo que genera una limitación en sus capacidades para realizar sus actividades cotidianas. 1,2 Asimismo, la llegada del COVID-19 ha contribuido a que el cuadro de las personas que padecen de trastornos depresivos sea más crítico, generando un impacto negativo en su bienestar mental. 3,4 Esto se debe a distintos factores psicosociales como: el miedo a la muerte, el confinamiento, exposición al virus, etc. 5 Un diagnóstico oportuno del trastorno depresivo es de gran importancia para la realización de una prevención primaria e intervención temprana. 6
Es por ello que los Centros de Salud gestionan la atención primaria de la salud mental apoyándose en cuestionarios psicométricos que cumplen con los criterios propuestos por el DSM (Manual diagnóstico y estadístico de los trastornos mentales) y el CIE-10 (Clasificación internacional de enfermedades), 7 Estos cuestionarios trabajan en base a la descripción subjetiva de los síntomas de los pacientes y el juicio del médico, estos últimos evalúan la sintomatología de los pacientes a fin de obtener un resultado diagnóstico. 8 Sin embargo, este método de evaluación carece de exactitud y fiabilidad porque no contempla la complejidad de los síntomas. Como consecuencia, se puede obtener un resultado erróneo en el diagnóstico, lo que afecta a la toma de decisiones del personal médico para la realización de un adecuado plan de tratamiento. 9-11
Se identificó que en el área de psicología del Centro de Salud Juan Pablo II, se realiza una atención basada en el llenado de cuestionarios. Debido a ello, el método de evaluación que se utiliza no cubre todo lo que el proceso de atención del paciente requiere para realizar un diagnóstico eficiente, además, la política de atención es ineficaz porque el tiempo de atención es muy limitado lo que impide realizar un diagnóstico correcto.
Por esta razón, se propone la implementación de un sistema experto basado en redes neuronales a fin de optimizar el proceso de diagnóstico orientado al trastorno depresivo en el área de psicología de este Centro de Salud. Para ello se propondrá como solución, un modelo lógico de diagnóstico aplicado al caso de estudio.
Desarrollo
EL trastorno depresivo
El trastorno depresivo es considerado como un conjunto de trastornos mentales que poseen en común periodos muy elevados de tristeza patológica. 6),(12 La OMS (Organización mundial de salud) y asociaciones psiquiátricas han establecido criterios para la clasificación de los trastornos mentales, desarrollando un glosario de términos que ayudaran a mejorar la interpretación en los diagnósticos. 7
La Asociación Americana de Psiquiatría (APA por sus siglas en inglés) estableció el DSM (Manual Diagnóstico y Estadístico de Enfermedades) contemplando dos grupos principales para su clasificación, el primero trata sobre la alteración del funcionamiento mental y el segundo sobre una alteración de la función cerebral asociada a un factor secundario de trastorno psiquiátrico. Además, la OMS propuso la adaptación y mejora de la Clasificación Internacional de Enfermedades (CIE-10) que consta de diez categorías de clasificación de los trastornos mentales (Tabla 1). 7),(13)
Tabla 1 Clasificación del trastorno depresivo según el DSM IV y CIE - 10
| Criterios | DSM IV | CIE-10 |
|---|---|---|
| Significado Clínico | Los síntomas causan clínicamente un significativo deterioro social, ocupacional u otra importante área de funcionamiento | Alguna dificultad para continuar con el trabajo ordinario y actividades sociales, pero probablemente no dejará de funcionar completamente en un episodio depresivo leve. |
| Duración de síntomas | La mayor parte del día, casi todos los días durante al menos 2 semanas | Se requiere una duración de al menos 2 semanas. para el diagnóstico de episodios depresivos de los tres grados de severidad |
| Gravedad | Cinco o más síntomas de un estado de ánimo deprimido o pérdida de interés o placer | Estado de ánimo deprimido, pérdida de interés y disfrute., energía reducida que conduce a una mayor fatigabilidad y actividad disminuida en la depresión típica |
Adaptado de (13)
Los sistemas de clasificación son de gran utilidad para categorizar los grupos de trastornos mentales, además, tienen como propósito establecer el cuestionario psicométrico más adecuado según la descripción de las categorías que sirven de guía para un adecuado diagnóstico. 7
Método psicométrico de evaluación del trastorno depresivo
Actualmente, acorde al DSM y CIE-10 existen clasificaciones de los trastornos mentales que se enfocan en tipos de depresión de acuerdo al conjunto de sintomatologías que presente el paciente; el Inventario de Depresión de Beck (BDI-II) es el más empleado en la práctica clínica para el grupo de trastornos depresivos, este cuestionario consta de 21 ítems que permiten conocer el nivel de gravedad del episodio depresivo que padece el paciente. 14
Sistemas de diagnóstico
Los sistemas de diagnóstico se encargan de realizar el proceso inferencial mediante la recolección y análisis de datos con relación a un episodio clínico de alguna enfermedad que afecte al paciente con la finalidad de establecer criterios de evaluación para realizar un diagnóstico. 15-17 Asimismo, estos sistemas emplean un enfoque de diagnóstico basado en la historia del proceso o conocimiento, por lo que son ideales para implementar sistemas de razonamiento automatizado utilizando técnicas de inteligencia artificial. 18 Para el campo de la medicina los sistemas de diagnósticos asistidos por computadora son imprescindibles debido a que su uso como herramienta de apoyo para el personal médico minimiza errores en el diagnóstico y mejora la capacidad de decisión del especialista. 19-21
El desarrollo de sistemas de diagnósticos basados en conocimiento, orientados a trastornos mentales, nace a partir de los 90’s con el primer sistema especializado en el diagnóstico del autismo infantil (DAI). 22
Asimismo, la evolución de los sistemas expertos construidos a partir de bases de conocimiento previas han mejorado la exactitud y fiabilidad del diagnóstico debido a que ahora no sólo emplean datos clínicos como los síntomas, sino que también proponen sistemas híbridos que apoyen al personal médico en el diagnóstico de los trastornos depresivos a partir de la combinación de técnicas de inteligencia artificial y estudios clínicos especializados, como los casos basados en resonancias magnéticas cerebrales. 8,9 Además, para la construcción de un sistema de diagnóstico del trastorno depresivo, primeramente se debe identificar cuáles son los criterios y métodos de evaluación clínicos que se emplean durante el proceso de diagnóstico, y por ultimo definir el método de construcción del sistema, es por ello que existen diversos estudios que emplean método de redes neuronales. 23-28
Problema de diagnóstico del trastorno depresivo
El diagnóstico del trastorno depresivo en el área de psicología se realiza basado en entrevistas y la resolución de una ficha de tamizaje, en este caso es el cuestionario BDI-II. Este tipo de evaluación limita el diagnostico porque solo evalúa el puntaje
obtenido a través del test psicométrico, guiándose por los criterios del manual de diagnóstico DSM V y CIE-10. 8),(29),(30
Para optimizar y afinar la clasificación de evaluación se debe comprender el funcionamiento del cuestionario psicométrico de evaluación BDI-II con la finalidad de obtener como resultado un diagnóstico eficiente. Este instrumento de evaluación consta de un formato de 21 ítems, donde cada ítem o pregunta tiene cuatro respuestas con sus respectivos puntajes con valores numéricos: 0, 1, 2 o 3; donde cada valor representa la opción que marque el paciente. Ver Tabla 2 y Tabla 3.
Tabla 2 Ítems principales del cuestionario BDI-II.
| Ítems o preguntas | Respuesta | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Tristeza | Puntaje 0 | Puntaje 1 | Puntaje 2 | Puntaje 3 |
| 2 | Llanto | ||||
| 3 | Irritabilidad | ||||
| 4 | Pérdida del interés | ||||
| 5 | Agitación | ||||
| 6 | Autocritica | ||||
| 7 | Indecisión | ||||
| 8 | Aversión a uno mismo | ||||
| 9 | Inutilidad | ||||
| 10 | Sentimientos de fracaso | ||||
| 11 | Pesimismo | ||||
| 12 | Sentimientos de culpa | ||||
| 13 | Dificultad de concentración | Primera opción | Segunda opción | Tercera opción | Cuarta opción |
| 14 | Sentimientos de castigo | ||||
| 15 | Cansancio | ||||
| 16 | Cambios en el patrón de sueño | ||||
| 17 | Cambios en el apetito | ||||
| 18 | Pérdida de interés en el sexo | ||||
| 19 | Pérdida del placer | ||||
| 20 | Pérdida de la energía | ||||
| 21 | Pensamientos de suicidio | ||||
| Total | Sumatoria Final | ||||
Obtenido de (14)
Tabla 3 Rango de los criterios puntuación BDI-II.
| Puntuación del Cuestionario BD-II | |
|---|---|
| 00-13 | Nivel mínimo |
| 14-19 | Nivel leve |
| 20-28 | Nivel moderado |
| 29-63 | Nivel grave |
Obtenido de (14)
Asimismo, el área de psicología de este centro de salud emplea en su proceso de atención y diagnóstico la aplicación del cuestionario psicométrico BDI-II como ficha de tamizaje. A continuación (Fig. 1) se presenta el diagrama de flujo este proceso. 31
Una solución al diagnóstico del trastorno depresivo
Los sistemas de diagnóstico basados en modelos de redes neuronales son usados en el campo de la medicina debido a que utilizan técnicas que procesan información, por lo que son entrenados a partir de un determinado conjunto de datos de entrada. 32-34
Como parte de la inteligencia artificial las redes neuronales a través del procesamiento del lenguaje natural y reconocimiento de patrones brindan resultados a partir de los sucesos percibidos aplicando técnicas de aprendizaje, lo cual es beneficioso para la implementación de los sistemas expertos. 35-37
Propuesta del diagnóstico del trastorno depresivo
Primeramente, se ha adaptado y clasificado el cuestionario BDI-II de acuerdo con cuatro factores de evaluación ayudando a evaluar las dimensiones de los síntomas que están considerados en los 21 ítems o preguntas del cuestionario. (Tabla 4)
Tabla 4 Adaptación de los factores de evaluación del cuestionario BDI-II.
| Factores de evaluación | |
|---|---|
| Emocional |
|
| Cognitivo |
|
| Físico |
|
| Motivacional |
|
Por lo tanto, se adaptará el cuestionario para crear un modelo de evaluación y diagnóstico tomando como datos de entrada la dimensión de los síntomas asociados según el factor correspondiente.
Especificación del método redes neuronales
Las redes neuronales son modelos abstractos de neuronas artificiales interconectadas, las cuales a través de datos de entrada realizan una sinapsis para brindar datos de salida o posibles soluciones a problemas complejos. 38 A continuación se mostrará la especificación del método de redes neuronales basado en el perceptrón multicapa y la adaptación del cuestionario psicométrico de evaluación para determinar el modelo de diagnóstico con este método.
Donde
X es un vector o patrón de entrada de la red
X: Sean “X” el conjunto de los síntomas establecidos a través del cuestionario BDI-II. Además, cada síntoma tendrá un valor de entrada asignado entre el rango ENT#091;0-3ENT#093; de acuerdo con la puntación que sea establecida por el paciente.
Donde P es la puntación de los valores de entrada
0 (bajo), si el paciente en absoluto no se identifica con la descripción de la dimensión que se indica en el síntoma.
1 (medio), si el paciente indica que el grado de identificación con la descripción de la dimensión de ese síntoma es leve.
2 (alto), si el paciente indica que el grado de identificación con la descripción de la dimensión de ese síntoma es moderado.
3 (muy alto), si el paciente indica que el grado de identificación con la descripción de la dimensión de ese síntoma es absoluto.
Por lo tanto, cada síntoma estará asociado a un conjunto de pertenecía de acuerdo con los grupos de factores determinados (Tabla 2).
Primera capa: Entrada
Las variables de entrada están asociadas a una etiqueta de pertenencia de los factores a los que corresponden como se muestra en las tablas 5, 6, 7, y 8.
Ecuación 1: Capa de entrada.
Segunda capa: Productoría
En esta capa se realiza el producto de los pesos de las sub dimensiones de los síntomas por el valor de entrada que se obtuvo de acorde al grado de pertenecía.
Ecuación 2: Capa Producto
Igual, se asignan los pesos a los factores de las dimensiones de los síntomas (Tabla 9).
Donde, cada salida brindara una regla según la variable etiquetada a su respectivo factor.
Tercera capa: Normalización
En esta capa se realiza la evaluación del consecuente de cada regla, y la relación de normalización.
Ecuación 3: Capa de normalización
Cuarta capa: Inferencia
Es la comparación de los valores obtenidos a través de la función normalizada para evaluar y asignar el nivel y porcentaje de depresión por cada factor de evaluación.
Ecuación 3: Capa de Inferencia
Representación de resultado:
Tabla 12 Asignación de resultados específicos de cada factor según el rango de evaluación. obtenido.
Quinta capa: Salida
Los datos de salida mostraran el diagnostico general del trastorno depresivo y el diagnostico especifico de cada factor con respecto al nivel y porcentaje de representación (Tabla 13).
Ecuación 4: Capa de salida
Diseño de la solución del prototipo
Se detalla el diseño del algoritmo de solución desarrollado inicialmente en lenguaje C, Además, el desarrollo de cada una de las capas que están conectadas con todas las neuronas de la capa anterior (Tabla 14).
Pruebas y Resultados
Para las pruebas se ha tomado un conjunto de 5 pacientes que conforman la matriz de prueba a fin de obtener los valores a través del cuestionario que ellos realicen, de esta manera los datos serán procesados e interpretados por el sistema de diagnóstico (Tabla 15).
Representación del diagnóstico
FE: Factor emocional
FC: Factor cognitivo
FF: Factor físico
FM: Factor motivacional
DG: Diagnostico general
Software de diagnóstico del trastorno depresivo
Para el desarrollo del software se ha realizado un análisis y diseño de sus respectivas fases de acuerdo con la metodología del modelo RUP, 39) desde establecer el alcance y objetivos hasta la funcionalidad del sistema para este fin se identificaron 12 requerimientos, 4 actores principales del sistema entre ellos el paciente. Además, se han establecido 6 casos de usos principales del sistema; se ha detallado una especificación de cada caso de uso.
De esta manera, el sistema de diagnóstico está desarrollado en laravel, el cual es un framework de PHP, debido a que permite gestionar de manera ágil y practica los modelos, controladores y la presentación de vistas; es decir, el patrón MVC es gestionado eficientemente por laravel porque tiene componentes de procesamiento que soportan una gran cantidad de datos y está estructurada en capas, por lo tanto, tiene un mejor control de las operaciones CRUD, además de brindar un código más limpio, adaptable y escalable cuenta con una interfaz amigable. 40
Se muestra parte el CUS principal del sistema de diagnóstico en el cual se ha basado el método de redes neuronales y la adaptación del cuestionario en los cuatro principales factores: emocional, cognitivo, físico y motivacional. (Fig. 2)
El modelo del sistema de diagnóstico del trastorno depresivo
El modelo (Fig.3) muestra la estructura interna del diseño de solución.
El funcionamiento del sistema de diagnóstico está constituido por diversos componentes: la base datos y de hechos, el motor de inferencia, el módulo de diagnóstico, el módulo de reglas, además de contar el con el módulo de explicación.
El pictograma (Fig. 4) muestra el diseño de solución para la construcción del sistema de diagnóstico del trastorno depresivo teniendo como finalidad obtener el resultado del diagnóstico y la interpretación del resultado que es gestionado a través del módulo de explicación.
Discusión
El cuestionario BDI-II (Inventario de Depresión de Beck), es una de las fichas de tamizaje que actualmente se emplean para la evaluación y diagnóstico de los pacientes que pueden llegar a padecer el trastorno depresivo. Este modelo de test psicométrico tiene como lógica la sumatoria del puntaje obtenido para determinar el resultado del diagnóstico que indica en qué grupo de nivel gravedad se encuentra el paciente esto se determina de acorde con el rango de puntuación mostrado en la tabla 3.
En la comparación de la solución inicial el modelo de diagnóstico propuesto e implementado con redes neuronales clasifica mejor el nivel de trastorno depresivo debido a que delimita mejor el sesgo de clasificación para el diagnóstico general y corresponde a la escala de clasificación definida. Además, a diferencia de la herramienta BDI-II, la solución basada en el método de redes neuronales permite clasificar no solo el diagnostico general, sino también los niveles de depresión para cada grupo de factores: cognitivo, físico, motivacional y emocional, a fin de brindar un adecuado diagnóstico para que el experto pueda realizar un personalizado plan de tratamiento que se ajuste mejor a las necesidades del paciente.
Conclusiones y recomendaciones
Se ha propuesto una alternativa de solución computacional para el diagnóstico del trastorno depresivo a través de la construcción de un modelo de diagnóstico con redes neuronales y la adaptación por factores del cuestionario BDI-II. Para esta propuesta se consideraron 21 datos de entrada, cada una asociada a su respectivo factor (tabla 4) para la primera capa de entrada, con 3 capas ocultas y una capa de salida corresponde al diagnóstico final. Por lo tanto, el sistema brinda un diagnóstico general como resultado final y específico de cada factor a fin de tener un diagnóstico más detallado.
Asimismo, este sistema experto es una herramienta de apoyo para el área de psicología debido a que permite hacer pruebas de eficacia en el diagnóstico reduciendo el tiempo de la inversión de un personal de salud.
Se recomienda que para la construcción del sistema se trabaje con un framework porque tienen por defecto un gestor de librerías y paquetes, los que permiten tener un mejor control y orden de la estructuración del sistema a fin de enfocarse principalmente en el CUS principal, en este caso el diagnóstico. Por otra parte, es preciso que el sistema cumpla con las normativas que establecen la ley sobre la protección de datos personales de los pacientes del centro de salud.
