Resumen: Antecedentes: este estudio investiga cómo las variaciones en los síntomas de trastorno depresivo mayor (MDD), cuantificados por la escala de calificación de Hamilton para la depresión (HAM-D), influyen causalmente en la prescripción de SSRI versus SNRI. Métodos: Aplicamos un razonamiento contrafactual explicable con explicaciones contrafactuales (SFC) para evaluar el impacto de los cambios específicos en los síntomas en la elección antidepresiva. Resultados: Entre los 17 clasificadores binarios, el bosque aleatorio alcanzó el más alto rendimiento (precisión, F1, precisión, retiro, ROC-AUC cerca de 0.85). Los SFC basados en la muestra revelaron la importancia de características locales y globales de los síntomas individuales en la selección de medicamentos. Conclusiones: el razonamiento contrafactual aclara qué síntomas de MDD impulsan más fuertemente la selección de ISRS versus SNRI, lo que mejora la interpretabilidad de los sistemas de soporte de decisiones clínicas basados en IA. El trabajo futuro debería validar estos hallazgos en cohortes más diversas y refinar algoritmos para el despliegue clínico.
Publicado Originalme en export.arxiv.org El 25 de agosto de 2025.
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