Algoritmos para detectar depresión en el embarazo antes de que sea demasiado tarde

Un equipo de investigadores siguió a más de 1.700 mujeres embarazadas desde mediados del embarazo hasta el final del mismo, recopilando información sobre su estado psicológico, biología, situación laboral y relaciones personales. Utilizaron varios algoritmos de aprendizaje automático para desarrollar herramientas capaces de predecir quién corría riesgo de sufrir depresión durante el embarazo. De 42 variables iniciales, identificaron nueve factores clave: la resiliencia psicológica, la rumiación mental, el estrés, el apoyo social, la satisfacción corporal, la preparación para la paternidad, ciertos niveles de colesterol, la situación laboral y la relación con los padres. Los modelos mostraron una capacidad discriminativa moderada, con el mejor desempeño alcanzando un 86,8% de precisión general, aunque con limitaciones en la detección específica de casos reales. Este tipo de herramientas podrían facilitar la identificación temprana y permitir intervenciones personalizadas antes de que la depresión se agrave.