Entre el 10 y el 20 por ciento de las mujeres experimentan depresión posparto durante el primer año tras dar a luz. Reconocerla cuando presenta todavía es un reto. Entonces, ¿cómo se podría mejorar su diagnóstico y los sistemas tradicionales para detectarla?
La egresada de la Universidad de Granada, María Gómez Ferrera, ha validado la utilidad de la inteligencia artificial como herramienta para la detección de la depresión posparto. Lo ha logrado gracias a los datos obtenidos en un estudio publicado en la revista Frontiers in Psychiatry.
La investigación, que en realidad es su trabajo fin de grado, se desarrolla a partir de la experiencia asistencial en el ámbito de la maternidad, donde persisten barreras diagnósticas y un notable infradiagnóstico de la depresión posparto. Bajo la dirección de la profesora Azahara Ruger-Navarrete y del profesor Francisco Javier Fernández-Carrasco, el estudio revisa la evidencia científica disponible y evalúa algoritmos de aprendizaje automático aplicados a la salud mental perinatal.
El análisis concluye que estas tecnologías pueden reforzar los sistemas tradicionales de cribado y contribuir a una atención más personalizada, siempre como apoyo a la intervención profesional.
La publicación es fruto de la colaboración de un equipo investigador multidisciplinar integrado por la propia autora del TFG, profesorado de la Facultad de Ciencias de la Salud de Ceuta —Azahara Ruger-Navarrete, Beatriz Mérida-Yáñez, Juana María Vázquez-Lara, Sofía García-Oliva, María Dolores Vázquez-Lara, Luciano Rodríguez-Díaz y Francisco Javier Fernández-Carrasco—, el doctor Juan Gómez Salgado, e Irene Antúnez-Calvente, doctoranda de la Universidad de Almería.
