La depresión es un trastorno que por décadas estuvo sujeto a especulaciones y supersticiones. Pero las investigaciones científicas en las últimos años cada vez dan más luz acerca de este padecimiento, y ahora los investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) han creado un sistema capaz de detectar la depresión.

Los sistemas de aprendizaje automático han ocupado a los investigadores en los últimos años. Ahora, investigadores del MIT han creado uno que puede detectar palabras y entonaciones que indican depresión.

El sistema detecta sistema detecta si una persona está deprimida o no, en función a las respuestas concretas a preguntas concretas que se le hacen al individuo.

El sistema propuesto por el MIT, se basa en un modelo de red neuronal que ha sido capaz de superar al resto de redes neuronales existentes, para poder detectar síntomas de depresión con una mayor precisión.

El modelo fue presentado y detallado en un documento en la conferencia de Interspeech. Los investigadores resaltaron que el sistema es capaz de captar datos de audio y texto sin procesar para descubrir patrones de habla indicativos de depresión.

¿Cómo se creó el sistema?

Los investigadores del MIT tomaron los datos de texto, audio y video de 142 interacciones del Distress Analysis Interview Corpus. Estos datos son de pacientes con problemas de salud mental y agentes virtuales controlados por humanos, según se expresa en la publicación.

Investigadores del MIT crean un sistema capaz de detectar depresión

Sobre el avance, detallan lo siguiente:

“Los primeros indicios que tenemos sobre si una persona está feliz, emocionada, triste o tiene alguna condición cognitiva grave, como la depresión, es a través del habla”, dice el primer autor Tuka Alhanai, investigador del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial ( CSAIL). “Si se desea implementar el sistema de forma escalable … se pretende minimizar la cantidad de restricciones que tiene sobre los datos que está usando. Se busca implementarlo en cualquier conversación habitual y hacer que el modelo recoja, a partir de la interacción natural, el estado del individuo”.

El coautor James Glass, un investigador científico sénior de CSAIL, detalla por su parte, que el sistema puede ser usado en la identificación de la angustia mental en los contextos de consultas clínicas:

“Cada paciente hablará de manera diferente, y si el sistema ve cambios, tal vez será un aliado para los médicos. Este es un paso adelante para ver si podemos hacer algo beneficioso para ayudar a los médicos”.

El tercer investigador involucrado es Mohammad Ghassemi, miembro del Instituto de Ingeniería Médica y Ciencia (IMES), él detalla que la gran innovación de este sistema es la detección de patrones que, como humanos no solemos detectar de manera literal, sin información adicional.

“Lo llamamos ‘sin contexto’, porque no está poniendo restricciones en los tipos de preguntas que está buscando y el tipo de respuestas a esas preguntas”, detalla Alhanai sobre el sistema, que por lo general no hace preguntas intencionadas sobre la depresión y sus síntomas en sí.

Esto nos indica que los sistemas de aprendizaje automático están en camino de convertirse en aliados de los médicos, psiquiatras y psicólogos a la hora de detectar síntomas de depresión. Los investigadores esperan que su aportación pueda ayudar a detectar esta enfermedad silenciosa, en una conversación natural, no invasiva.

Fuente: MIT