En las últimas décadas, la inteligencia artificial está demostrando su potencial y utilidad en multitud de investigaciones en el campo biomédico. Las técnicas de aprendizaje automático son capaces de extraer nuevos conocimientos a partir de conjuntos de datos, así como de realizar predicciones e identificar patrones y factores de interés.

 

El proyecto ProTheOS ha logrado emplear dichas técnicas para predecir el éxito en el tratamiento de pacientes con adicción a la cocaína con muy buenos resultados. El trabajo ha sido posible gracias al trabajo conjunto entre el Grupo de Bioingeniería y Telemedicina de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) y el Centro de Atención Integral al Cocainómano de la Clínica Nuestra Señora de la Paz, ambas entidades en España, con la colaboración de la empresa multinacional IBM. La investigación ha demostrado la importancia de la consideración conjunta de factores referentes a la personalidad, el funcionamiento cognitivo, el tratamiento farmacológico y los tratamientos previos del paciente como variables importantes en la predicción del éxito terapéutico. Así, la inteligencia artificial se vislumbra como una prometedora herramienta de personalización terapéutica.

 

Las personas con trastornos por adicciones son pacientes complejos, debido principalmente a la multitud de factores por los que se ven influidos. Estas personas representan un gran peso para los sistemas sociosanitarios y económicos, tanto por los costes asociados a los tratamientos médicos y farmacológicos, como por las complicaciones asociadas. La drogadicción suele ir de la mano de otras enfermedades, causando un incremento adicional de los costes sanitarios, la pérdida de productividad por discapacidad y el incremento de las muertes prematuras. Otras repercusiones relevantes aparecen en el entorno cercano del paciente, afectando a la salud mental y el bienestar de los seres queridos, así como a los índices de violencia y a la sobrecarga del sistema jurídico penal.

 

El acceso a los tratamientos para la rehabilitación por drogadicción es insuficiente y desigual, dependiendo fuertemente de factores como la región y la droga de consumo. Estos problemas de cobertura y especificidad se auguran con peor pronóstico debido a la crisis mundial provocada por la COVID-19.