Inteligencia artificial detecta si está deprimido por su forma de hablar

Se trata de un modelo capaz de detectar rasgos típicos de los pacientes depresivos en conversaciones corrientes, tanto de audio como de texto.

Según la Organización Mundial de la Salud, más de 300 millones de personas en todo el mundo padecen depresión, que además está considerada como la principal causa de discapacidad.

Se trata de una enfermedad mental silenciosa y bastante incomprendida, que a veces resulta difícil de detectar.

Además, algunas personas se niegan a buscar ayuda psicológica, bien por no disponer de medios para hacerlo o bien porque tienen una idea equivocada del papel de estos profesionales.

Por eso, es muy importante el desarrollo de estrategias que permitan su diagnóstico, tanto dentro del entorno clínico como fuera.

Este es el caso de un nuevo modelo de Inteligencia Artificial, que acaba de ser presentado por investigadores del MIT.

Su objetivo es detectar la depresión en conversaciones, tanto de audio como de texto, sin necesidad de un contexto concreto.

Así, en un futuro podría utilizarse para el desarrollo de aplicaciones móviles que cualquiera podría instalar en sus dispositivos.

En la práctica clínica, los psicólogos suelen detectar la depresión a través de [encuestas] en las que se pregunta al paciente sobre una serie de asuntos muy concretos.

Algunos otros modelos informáticos, anteriores a éste, prescinden de la presencia de un profesional de psicología, pero no de la necesidad de preguntas específicas, ya que normalmente se trata de modelos entrenados para responder con base en las respuestas a estas cuestiones.

Sin embargo, esta red neuronal, que ha sido diseñada por Tuka Alhani, del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, y Mohammad Ghassemi, del Instituto de Ingeniería Médica y Científica, simplemente localiza patrones que puedan estar asociados a la enfermedad.

Para conseguirlo, utilizaron varias secuencias de datos y texto de personas tanto deprimidas como mentalmente sanas, con el fin de detectar secuencias concretas de palabras o expresiones típicas de ambos grupos de individuos.

Después, con ayuda de algoritmos informáticos, pudieron crear un modelo que utilizaba toda esa información para hacer sus propias predicciones.
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El modelo ya ha sido probado con 142 entrevistas de texto, audio y vídeo de pacientes con depresión.

De media, identificó a los deprimidos con un 77% de precisión, una cifra mucho mayor que la obtenida con otros programas de inteligencia artificial.

Curiosamente, al ponerlo en práctica, comprobaron que en datos de texto el modelo podía detectar la depresión de forma precisa en una conversación con un promedio de siete preguntas.

Sin embargo, en el caso de los audios, se necesitaban hasta treinta intervenciones para poder detectarla.

Esto ayuda a concluir que los patrones de palabras indicadores de depresión ocurren en un periodo de tiempo más corto en una conversación escrita que en una hablada.

Además de palabras y expresiones concretas, el modelo también fue capaz de detectar otros factores asociados a la depresión, como la lentitud a la hora de hablar o el uso de pausas largas entre palabras.

El siguiente paso de estos científicos será probarlo con más casos, incluyendo a pacientes con otras condiciones mentales, como la demencia.

Así, en un futuro, esperan poder diagnosticar la depresión durante una conversación cualquiera, sin la necesidad de entrevistas, que a menudo crean mucho estrés en el paciente.

Por un lado, podría servir a los médicos para hacer sus diagnósticos de una forma menos intimidatoria.

Por otro, podrían desarrollarse aplicaciones que incluso enviaran notificaciones al enfermo o sus familiares al detectar rasgos depresivos.

Sin duda, el futuro de la psicología está en modelos como este.

Fuente: Hipertextual