Diagnosticar la depresión con la inteligencia artificial del smartphone y el uso que hacemos de él, la propuesta desde Stanford

La depresión es una enfermedad que afecta a más de 300 millones de personas en todo el mundo, de las cuales más de la mitad (más del 90% en muchos países) no recibe el tratamiento necesario, bien sea a causa de la falta de recursos económicos, errores de diagnóstico o por culpa de la estigmatización social de los trastornos mentales.

De ahí la importancia de contar con un diagnóstico precoz. Por ello, un equipo de investigadores de la Univ. de Stanford han descubierto que la misma clase de algoritmos que permiten a nuestros dispositivos móviles ofrecernos reconocimiento facial y de voz podrían permitir en el futuro la opción de detectar nuestras primeras señales de depresión con un nivel razonable de precisión.

Cómo diagnosticar la depresión con el uso del móvil

Los científicos recurrieron a una red neuronal, a la que alimentaron con una base de datos (la DAIC-WOZ) que contiene entrevistas en vídeo a casi 200 personas, tanto deprimidas como sanas. En todos los casos el interlocutor era un avatar interactivo controlado por un médico.

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Cada vídeo se representa como un modelo tridimensional de un rostro humano durante una conversación y un espectrograma de su discurso. ¿El objetivo? Detectar patrones y microgestos (expresiones faciales, tono de voz, fluidez del habla, etc) que pudieran estar actuando como indicadores de esta enfermedad.

Los resultados fueron bastante prometedores: el error promedio de la IA fue 3,67 puntos, lo que se corresponde con una precisión del 85% a la hora de detectar con éxito la depresión en los sujetos del estudio.

Y si bien esta investigación se encuentra aún en una fase temprana, los investigadores creen que algún día "esta tecnología podría implementarse en cualquier smartphone y facilitar así el acceso universal de bajo costo al cuidado mental".

Aunque advierten, eso sí, de que dicha tecnología no reemplazaría, en ningún caso, la labor de los profesionales médicos.

Vía | MIT Technology Review