Investigadores de la Universidad Carlos III lideran el proyecto SMARTomicS, una herramienta que analiza el comportamiento digital, datos clínicos y genética para detectar perfiles de riesgo.
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Un equipo de investigadores del Grupo de Teoría de la Señal (GTS) del Departamento de Teoría de la Señal de la Universidad Carlos III de Madrid trabaja en el desarrollo de un algoritmo de inteligencia artificial orientado a la prevención del suicidio. El proyecto, denominado SMARTomicS y dirigido por el catedrático Antonio Artés, se sustenta en la combinación simultánea de variables médicas, genéticas, ambientales y hábitos digitales para identificar patrones tempranos de riesgo y dotar a los profesionales sanitarios de herramientas predictivas de mayor precisión.
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La base científica de la investigación parte de la premisa de que la conducta suicida es multicausal y carece de un indicador único de alerta. Para abordar esta complejidad, el algoritmo integra el análisis del denominado «fenotipo digital», evaluando modificaciones en las rutinas de los usuarios a través de datos procedentes de aplicaciones y servicios como Google Maps, historial de localización, Gmail, Chrome, Google Fit o YouTube. Cambios sostenidos en la movilidad, la permanencia prolongada en el domicilio, alteraciones en el descanso o patrones atípicos de búsqueda en internet se computan como posibles marcadores de malestar psicológico.
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El estudio prevé reunir una muestra de al menos 5.000 participantes con antecedentes de intento de suicidio, en colaboración con diversos centros hospitalarios y de investigación del territorio nacional. La información extraída de los dispositivos digitales se cruzará con historiales clínicos, tratamientos farmacológicos, perfiles genéticos y condicionantes del entorno social. La recolección de los registros informáticos está sujeta al consentimiento explícito de los pacientes mediante estrictos protocolos de anonimización y pseudonimización para preservar la privacidad de los datos de salud.
La meta final del proyecto SMARTomicS radica en consolidar un modelo de prevención personalizada que permita anticipar situaciones de vulnerabilidad extrema antes de que se produzca una crisis. Asimismo, la investigación evaluará la respuesta diferencial de los pacientes a los tratamientos prescritos en función de sus características biológicas y conductuales, abriendo nuevas vías para la aplicación de la tecnología en el ámbito de la salud mental pública.
