Chile es el segundo país de la OCDE donde más ha crecido la tasa de suicidios, siendo superado solo por Corea del Sur, afirma la universidad. “De ahí que determinar los grupos de mayor riesgo sea clave”, asegura Jaime Ortega, investigador del Centro de Modelamiento Matemático de la Universidad de Chile.

Las investigaciones se han centrado, principalmente, en analizar los factores como la historia clínica e influencias demográficas, genéticas y metabólicas. “Sin embargo”, señala Jaime Ortega, “han tenido resultados dispares que no explican el comportamiento suicida en momentos particulares de las vidas de las personas”.

22 variables permiten clasificar al grupo que está en riesgo

En el estudio emplearon técnicas de minería de datos y aprendizaje de máquinas para analizar 5 cuestionarios aplicados a 707 pacientes con trastornos del estado de ánimo de edades comprendidas entre los 14 y los 83 años. Del total, 349 habían intentado suicidarse. El uso de estas herramientas permitió a los investigadores analizar 343 variables clínicas y demográficas como ansiedad, depresión, relaciones interpersonales y satisfacción familiar.

Los responsables de la investigación identificaron patrones escondidos en datos que parecían muchas veces sin sentido. Esto les permitió establecer 22 variables más relevantes para clasificar al grupo que está en riesgo y al que no. Entre dichas variables, los investigadores han destacado como las más importantes los niveles de satisfacción personal y las razones para vivir.

“Esto nos permitió generar una herramienta rápida y fácil de usar para entender con un 77,9% de precisión si un paciente está en el grupo de riesgo”, explica Ortega.

Los investigadores trabajan ahora en el desarrollo de métodos más seguros para detectar y medir la probabilidad de suicidio inminente. Este modelo predictivo no puede utilizarse en pacientes con problemas de alcohol, drogas o desórdenes alimenticios, psicóticos o cognitivos, destaca la universidad.