Una investigación en la que participan investigadores de la Universidad Autónoma de Madrid (UAM) que muestran que es posible predecir el diagnóstico de depresión y su tipología clínica a partir de marcadores inmunometabólicos y hábitos de vida, utilizando técnicas de aprendizaje automático.
De acuerdo a los investigadores el uso de este tipo de metodología podría facilitar la identificación de pacientes con riesgo de presentar depresión y podría ser de gran utilidad para el manejo de la heterogeneidad clínica.
El trabajo demuestra el potencial del uso de algoritmos de aprendizaje automático para abordar la depresión y, en especial, qué tipo de algoritmos producen el mejor rendimiento al hacerlo.
El estudio fue publicado en la revista académica Progress in Neuro-Psychopharmacology & Biological Psychiatry y dados a conocer por la UAM.
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