Los investigadores probaron el modelo en un conjunto de datos de 142 interacciones del Distress Analysis Interview Corpus. (Foto: Especial)

Crean “detector” de depresión que funciona con conversaciones

A través de esta técnica se puede predecir con precisión si el individuo está deprimido, sin necesidad de otra información sobre las preguntas y respuestas
Redacción |Notimex
28 Septiembre, 2018 | 08:00 hrs.

Investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, por sus siglas en inglés) elaboraron un modelo de red neuronal capaz de analizar texto y audio de entrevistas clínicas para descubrir los patrones de habla indicativos de depresión.

Para diagnosticar la depresión, los doctores entrevistan a los pacientes, hacen preguntas específicas como enfermedades mentales pasadas, estilo de vida y estado de ánimo, con lo cual los médicos identifican la afección según las respuestas.

Los investigadores del MIT presentaron un documento donde detallan un modelo de red neuronal que se puede utilizar en datos de audio y texto sin procesar entrevistas para descubrir patrones de habla indicativos de depresión.

A través de esta técnica se puede predecir con precisión si el individuo está deprimido, sin necesidad de otra información sobre las preguntas y respuestas, detalla el MIT en su página de Internet.

Los científicos esperan que este método se pueda utilizar en el desarrollo de herramientas para detectar signos de depresión en una conversación normal. En el futuro, el modelo podría impulsar las aplicaciones móviles que monitorean texto y voz de un usuario en busca de problemas mentales y enviar alertas.

“Los primeros indicios que tenemos de que una persona es feliz, emocionada, triste o tiene alguna condición cognitiva grave, como la depresión, es a través de su habla”, dijo el autor de la publicación, Tuka Alhanai.

Por su parte, el coautor James Glass dijo que la tecnología podría ser usada para identificar la angustia mental en conversaciones casuales en consultorios clínicos.

Cada paciente hablará de manera diferente, y si el modelo ve cambios, tal vez será una bandera para los médicos. Este es un paso adelante para ver si podemos hacer algo de ayuda para ayudar a los médicos”, apuntó.

Los investigadores probaron el modelo en un conjunto de datos de 142 interacciones del Distress Analysis Interview Corpus, el cual tiene entrevistas de audio, texto y video de pacientes con problemas de salud mental y agentes virtuales controlados por humanos.

No obstante, los científicos buscarán probar estos métodos en datos adicionales en más sujetos de estudio con otras condiciones cognitivas, como demencia.

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