En Uruguay, el suicidio representa un grave problema de salud pública: en 2023 se registraron 763 muertes, con una tasa de 21,4 por cada 100 000 habitantes, muy por encima del promedio regional (Ministerio de Salud Pública, 2024). Este proyecto propone emplear electroencefalografía (EEG) en reposo y potenciales relacionados a eventos, especialmente el componente P3 no-go, asociado al control inhibitorio, como biomarcadores neurofisiológicos para evaluar y predecir el riesgo suicida. Se incluirán 90 adultos divididos en tres grupos (ideación, intento reciente, y controles sanos), a
quienes se les registrará EEG de 32 canales en reposo y durante una tarea go/no-go.
También se aplicarán escalas clínicas sobre ideación, impulsividad y depresión. El análisis combinará estadística clásica (ANOVA/MANOVA) con modelos predictivos basados en machine learning (Random Forest), y seguimiento a seis meses (Bomyea et al., 2024; Rastogi et al., 2023). Se espera contribuir a la detección temprana del riesgo suicida mediante herramientas objetivas, accesibles y replicables en el sistema de salud uruguayo.
Palabras clave
EEG – Suicidio – Biomarcadores – ERP – Predicción – Salud mental
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