La minería de datos o data mining es una de las estrategias que a partir del análisis de datos masivos establece patrones de conducta. Pero, ¿podríamos utilizar esta técnica en psiquiatría para identificar el riesgo de un suicidio?
Una tesis de la Facultad de Medicina de la Universidad de Alcalá, desarrollado por María Dolores Saiz, pone de manifiesto esta relación y el uso de data mining para la detección de los antecedentes familiares de la conducta suicida.
Ante una sociedad donde la crisis golpea salvajemente a empresas y ciudadanos. Donde muchos optan por cerrar la persiana y enfrentarse a deudas y préstamos, incluso el riesgo de perder su casa. Tristemente, los suicidios se convierten en noticias silenciosas. Aunque en muchas ocasiones, se ha llegado a pensar qué relación genética o hereditaria existe con familiares con intenciones suicidas o que finalmente han terminado con su vida.
Por norma general, el data mining se ha utilizado en ciencias para analizar los datos de pacientes y establecer patrones de conducta entre microorganismos patógenos y lograr frenar epidemias. Mostrando su capacidad innovadora para detectar y probar hipótesis a partir de la exploración de los datos.
Sin embargo, la minería de datos no está extendida en el campo de la psiquiatría. Pero según los análisis de este estudio las técnicas psiquiátricas tradicionales dejan sin respuesta muchas decisiones clínicas complejas. Además, destaca el uso del data mining para explorar las decisiones tomadas en urgencias en pacientes con intentos de suicidio.
Patrones de conducta relacionados con el suicidio
De acuerdo con los resultados, existen endofenotipos del suicidio definidos en los grupos de pacientes con antecedentes familiares de intentos de suicidio, de suicidio consumado y de conducta suicida. Estos endofenotipos están caracterizados por variables como el no seguir tratamiento con estabilizadores de ánimo, carecer de antecedentes familiares de trastornos afectivos o de otros trastornos mentales. Además, intervienen ciertas variables en relación con la valoración clínica del riesgo ausencia de actos finales, como la intención última del intento de morir, falta de colaboración familiar tras el intento y método empleado de intoxicación o cortes.
Tras esta investigación, los resultados muestran que las técnicas de análisis basadas en la minería de datos se convierten en herramientas excepcionales para la búsqueda de endofenotipos. De hecho superan a las pruebas de estadística tradicional. La minería de datos es una técnica matemática útil y fiable para el análisis de datos en investigación biomédica.
Tal vez este sería el principio del análisis del comportamiento de posibles suicidas. Tal vez, el data mining podría evitar la pérdida de vidas. Todo a partir del análisis de datos históricos y endofenotipos con data mining.
Por otro lado, el data mining puede aplicarse para describir los patrones de conducta sociales que derivan en suicidio en la actualidad. El estrés, los problemas diarios, un divorcio turbulento o las deudas con el banco han terminado con la vida de muchas personas. Si se establece un análisis de estos hechos y se realiza una correlación de los patrones de conducta y comportamiento, podría establecerse una riesgo de suicidio derivado por situaciones concretas, más allá de posibles antecedentes.
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