Usar el análisis informático para predecir los pensamientos suicidas
Aunque la ciencia ha realizado avances significativos en la reducción de algunas de las principales causas de muerte, como el sida, las cardiopatías y el cáncer, los progresos en la reducción de la tasa de suicidios han sido prácticamente inexistentes. «El suicidio sigue estando entre las principales causas de muerte en Europa y en todo el mundo», afirma Brian O’Shea, beneficiario de una beca internacional Marie Curie del proyecto PS. O’Shea trabaja en la Universidad de Ámsterdam (los Países Bajos) y en la Universidad de Harvard (los Estados Unidos). «Es la segunda causa de muerte (después de los accidentes) entre los adolescentes europeos». Esto se debe en parte a que predecir el suicidio sigue siendo increíblemente difícil. «Además, históricamente, el suicidio ha estado fuertemente estigmatizado y sigue siendo ilegal en algunos países. El estigma percibido puede reducir las probabilidades de que las personas revelen pensamientos suicidas».
Identificar los patrones de suicidio
El proyecto PS, realizado con el apoyo de las Acciones Marie Skłodowska-Curie, trató de abordar este reto analizando un conjunto concreto de tests de asociación implícita (IAT, por sus siglas en inglés) por ordenador. Estos tests, denominados en inglés Death and Suicide (D/S)-IAT, es decir IAT de muerte y suicidio, incluyen la identificación de palabras relacionadas con los conceptos Yo (mi, me, mí), No Yo (Ellos, Suyo, Otro), Vida (vivo) y Muerte/Suicidio (Morir/Muerte). El test ha estado funcionando continuamente en línea desde 2012 y, hasta la fecha, lo han realizado más de 12 000 voluntarios. «La investigación ha mostrado que el D/S-IAT puede predecir la actualidad y severidad de las autolesiones —comenta O’Shea—. Como trabajé con Matthew Nock, catedrático en la Universidad de Harvard, y Bethany Teachman, catedrática de la Universidad de Virginia, que crearon projectimplicithealth.com (Project Implicit Health), tuve acceso total a los datos de D/S-IAT de ese proyecto». O’Shea empezó a desarrollar y validar un nuevo método para analizar los resultados del IAT. Su objetivo era lograr una mejor comprensión de lo que diferencia a quienes intentan suicidarse de quienes no lo intentan. Las técnicas de predicción se usaron también para determinar si las tendencias a lo largo de los años, los cambios estacionales, el día de la semana, etc. desempeñaban también un papel en las autolesiones y el suicidio. «Mis resultados mostraron que una asociación debilitada entre “Yo = Vida” predice con más fuerza un historial de intentos de suicidio —añade O’Shea—. Sin embargo, entre los que habían intentado suicidarse anteriormente, una asociación reforzada entre “Yo = Muerte” predice con más fuerza la actualidad (y frecuencia) de un intento de suicidio». Por lo tanto, las asociaciones «Yo = Muerte» pueden ser especialmente útiles para distinguir a quienes están en riesgo inminente de suicidarse y quienes tienen otros trastornos psiquiátricos. El análisis de O’Shea también pudo mostrar que los pensamientos suicidas aumentan en diciembre, antes del pico de comportamientos suicidas a finales de primavera y principios de verano.
Hallazgos de la previsión del suicidio
Con más avances en el aprendizaje automático, O’Shea opina que los métodos creados en el proyecto PS tienen un gran potencial para detectar a quienes tienen más riesgo de suicidio. «Si bien es necesario seguir trabajando, los tests están actualmente en curso con Reinout Wiers, catedrático de la Universidad de Ámsterdam, y la Salus Clinic Lindow (sitio web en alemán)», observa. «Respecto a nuestros hallazgos de la previsión del suicidio, es probable que sean relevantes para los responsables políticos a la hora de determinar la disponibilidad de servicios de urgencias o de ayuda contra el suicidio». Recientemente, O’Shea ha obtenido una beca en la Sociedad Japonesa para la Promoción de la Ciencia para proseguir con esta línea de investigación. «Abordaremos la variación intercultural de la soledad y sus efectos en el suicidio en dos niveles de análisis: el individual y el regional —señala—. También pretendo dirigir más proyectos que aborden los terribles efectos que tiene el suicidio en nuestras comunidades».
Palabras clave
PS, suicidio, muerte, autolesión, estigma, suicida, psiquiátrico
