Los autores desarrollan y prueban un modelo de predicción del pronóstico de la psicosis que tiene propiedades que son necesarias para su uso en la práctica clínica diaria.
Mediante el uso de una arquitectura de red neuronal recurrente multitarea flexible que fue optimizada para este objetivo, se demostró que la capacidad de utilizar datos de series temporales es de gran importancia una vez que los modelos de predicción se utilicen en la atención clínica. Al construir un modelo multitarea, se pueden predecir simultáneamente diferentes resultados clínicamente relevantes. Para una toma de decisiones más confiable, crean un módulo de toma de decisiones que considera la incertidumbre de las predicciones individuales y demuestran su utilidad.
Los modelos con estas propiedades (multitarea, basados en series de tiempo, que consideran la incertidumbre) pueden traducirse en herramientas de predicción para la práctica clínica.
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