MIAMI.- Un grupo de científicos del Universidad de Dartmouth En Hanover, New Hampshire, han desarrollado una aplicación para teléfonos móviles que utiliza inteligencia artificial (IA) para detectar tempranamente la aparición de los síntomas iniciales de depresión a partir de las expresiones faciales.
La depresión es una de las enfermedades mentales más comunes y afecta a más de 57 millones de personas en los Estados Unidos. Este se caracteriza por la presencia de pérdida de interés, tristeza, sentimiento de culpa, cansancio o falta de concentración y sueño.
El modelo de IA llamado Captura de humor Utiliza un software de procesamiento de imágenes faciales con hardware de aprendizaje profundo e inteligencia artificial, que a través de la cámara frontal del dispositivo puede capturar las expresiones faciales de la persona y su entorno durante el uso habitual, explicaron los investigadores estadounidenses.
Esto permite que la aplicación, que sus creadores sugirieron podría estar disponible públicamente en los próximos cinco años con un mayor desarrollo, analice las imágenes para encontrar signos clínicos asociados con este trastorno.
La persona sólo tiene que desbloquear el teléfono móvil para que MoodCapture analice una secuencia de imágenes en tiempo real y reconozca la incidencia de depresión y pueda sugerir buscar ayuda, añadieron.
Conexiones entre expresiones y detalles.
Destacaron que la herramienta establece conexiones entre las expresiones y los detalles del fondo que se consideran importantes para predecir la gravedad de la depresión, como la mirada de una persona, los cambios en la expresión facial y el entorno. Además de las características ambientales como los colores dominantes, la iluminación, las ubicaciones de las fotografías y la cantidad de personas en la imagen.
Entre los ejemplos que dieron, destaca que si alguien aparece constantemente con una expresión plana en una habitación con poca luz durante un período prolongado, la aplicación podría determinar si el usuario está experimentando el inicio de una depresión.
¿Cómo se desarrolló la aplicación?
Para desarrollar la aplicación, el equipo de expertos del Departamento de Informática y de la Facultad de Medicina Geisel de Dartmouth evaluó 125.000 imágenes tomadas con la cámara frontal de 177 personas diagnosticadas con trastorno depresivo durante 90 días. Entre los cuales la aplicación logró detectar correctamente los primeros síntomas de depresión con un 75% de precisión.
Utilizaron inteligencia artificial de análisis de imágenes en estas fotografías para que el modelo predictivo de MoodCapture pudiera aprender a correlacionar los autoinformes de sentirse deprimido con expresiones faciales específicas como la mirada, el movimiento de los ojos, la posición de la cabeza y la rigidez muscular.
Los resultados se publicaron en la base de datos preimpresa arXiv como paso preliminar antes de la publicación en una revista científica. Informaron que el estudio será presentado en la conferencia CHI 2024 de la Association of Computing Machinery (ACM) en mayo de 2024.
El modelo predictivo se probó haciendo que dos grupos separados de participantes respondieran mientras eran fotografiados a la pregunta “¿Me he sentido deprimido, deprimido o desesperado?” del Cuestionario de Salud del Paciente de ocho ítems, o PHQ-8, que los médicos utilizan para detectar y controlar la depresión mayor.
Su objetivo es alcanzar el 90% de precisión
Aunque aún se encuentra en la fase inicial, los diseñadores afirmaron que están satisfechos con el avance y pretenden que tenga una precisión del 90%, “lo que sería deseable para un sensor viable”.
Señalaron en el artículo que esta tecnología podría ayudar a cerrar la brecha significativa entre el momento en que las personas con depresión necesitan intervención y el acceso que tienen a los recursos de salud mental.
“Una aplicación de inteligencia artificial como MoodCapture no se limitaría a decirnos que tenemos depresión, también nos sugeriría medidas preventivas como hablar con un médico, salir a caminar o llamar a un amigo”, enfatizaron.
@Lydr05
FUENTE: Con información de EuropaPress
