Todos tenemos altibajos en nuestras vidas. Es natural que de vez en cuando nos sintamos de bajo ánimo, pero también es cierto que hay que tener especial atención para identificar si este estado se hace permanente. Sin embargo, a veces es difícil identificar signos de depresión en amigos, familia o inclusive en uno mismo.
Pensando en esto, científicos del MIT quisieron crear un modelo que supiera identificar la depresión de forma certera. Con esto, ayudarían rápidamente a psicólogos y psiquiatras a hacer un diagnóstico del caso que están atendiendo.
Los investigadores hablaron de la red neuronal en la que habían estado trabajando. La entrenaron para que pudiera analizar tanto texto como audio proveniente de personas para determinar si eran depresivas. Palabras específicas o formas de entregar un mensaje (voz pausada, por ejemplo) son algunas pistas en las que se basa el sistema.
Algunas de estas señales son difíciles de identificar inclusive para un ser humano entrenado. Por esto, la IA resulta ser muy útil para detectar cualquier detalle que se pueda pasar por alto. Uno de los coautores, James Glass, resalta su función:
Los científicos pretenden que en un futuro con esta IA se puedan realizar aplicaciones móviles que se puedan usar desde casa. Así, las personas tendrían una herramienta más para detectar la depresión a tiempo. Lograr esto promovería la búsqueda de ayuda profesional que es tan difícil de lograr para alguien con esta condición.
¿Cómo detecta la depresión?
Otros modelos de detección de depresión ya existen pero dependen de una lista específica de preguntas. Usando ese método, simplemente se le muestra a la IA unos ejemplos de personas deprimidas y otras personas sanas. Además, se hacen preguntas directas como «¿Usted está deprimido?», que pueden provocar respuestas no tan naturales de parte del individuo.
En cambio, este modelo analiza la forma de comunicación de individuos deprimidos y no deprimidos en una conversación normal. Sin necesidad de tener un contexto, puede determinar patrones de depresión en sus mensajes. Adicionalmente, puede identificar estos mismos patrones en otras personas nuevas.
Esto lo ha logrado a través tanto de texto como de audio. No obstante, según los investigadores los análisis de texto resultaron ser más útiles para una detección más rápida. Mientras con el texto se necesitaban apenas 7 secuencias de preguntas para conseguir la información necesaria, con audio se lograba en 30. «Eso implica que los patrones en palabras que usan las personas que son señales de depresión ocurren en un lapso de tiempo más corto en el texto que en el audio».
Por ahora la inteligencia artificial sigue en desarrollo para seguir haciendo más preciso su diagnóstico. Además, se espera también poder aplicar este sistema a otras enfermedades como la demencia.
