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Prueban con éxito un sistema para diagnosticar la depresión a través del 'smartphone'
Los algoritmos de aprendizaje automático que permiten a los móviles identificar rostros o responder a nuestras voces podrían ayudar a desarrollar un modelo de bajo costo para detectar los primeros síntomas.
Los programas de reconocimiento facial en los teléfonos inteligentes podrían convertirse en una herramienta clave para la detección de la depresión y algunas enfermedades mentales difíciles de detectar, según investigadores de la Universidad de Stanford (EE.UU.).
De acuerdo con un reciente estudio, los algoritmos de aprendizaje automático que permiten a los móviles identificar rostros o responder a nuestras voces podrían ayudar a desarrollar un modelo de bajo costo —y con una precisión razonable— para detectar los primeros síntomas. La investigación fue dirigida por Fei-Fei Li, un destacado experto en inteligencia artificial que recientemente regresó a Stanford luego de trabajar en Google.
Para comprobar su hipótesis, los científicos introdujeron secuencias de video de personas sanas y con depresión en un modelo de aprendizaje automático que fue entrenado para aprender a partir de expresiones faciales, tonos de voz y palabras. Los datos se obtuvieron mediante más de 50 horas de entrevistas a los 142 participantes del experimento.
En cada entrevista clínica se obtuvo un modelo en 3D del rostro del participante, la grabación de su discurso en audio y visualizada con un espectrograma, y la transcripción escrita de su discurso. Los científicos querían identificar las características del habla y las expresiones faciales de las personas con depresión.
Tras ser entrenado, el modelo fue puesto a prueba después y pudo detectar un trastorno depresivo mayor en más del 80 % de las veces. Si bien la iniciativa se encuentra en una etapa temprana, los investigadores sugieren que algún día podría proporcionar una forma más fácil de diagnosticar y ayudar a los pacientes y profesionales de la salud.
"Los trastornos de salud mental se ven agravados por barreras como el estigma social, el costo financiero y la falta de opciones de tratamiento accesibles. Esta tecnología podría implementarse en teléfonos celulares de todo el mundo", detalla el estudio.
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