Científicos estadounidenses utilizaron un tipo de inteligencia artificial llamado aprendizaje automático para construir un modelo que puede diagnosticar la depresión y el trastorno de ansiedad basándose en el habla de un niño. El estudio, que tiene una impresionante precisión diagnóstica del 80%, según recoge Victor Román en N+1
Los trastornos afectivos, como la depresión y la ansiedad, pueden desarrollarse a una edad relativamente temprana. Al mismo tiempo, debido al hecho de que los niños a menudo no pueden expresar de manera confiable sus sentimientos y emociones, suelen pasar desapercibidos.
A pesar del hecho de que el cerebro de los niños tiene una plasticidad mucho mejor que el cerebro de los adultos, y puede hacer frente al problema por sí solo (sin la ayuda de especialistas), el trastorno aún puede retrasar e incluso afectar la salud mental a una edad posterior. Es por eso que los científicos están buscando formas de tener un diagnóstico confiable.
Interrupciones que generan ansiedad
Un equipo de investigadores dirigidos por Ryan S. McGinnis de la Universidad de Vermont (EE.UU.) mostraron anteriormente que al analizar los movimientos de un niño durante una situación peligrosa se puede diagnosticar la depresión y la ansiedad en un niño con una precisión del 81%.
Ahora, en este nuevo trabajo, se centraron en el diagnóstico de la depresión y el trastorno de ansiedad en el habla del niño. Para esto, los científicos utilizaron registros de las historias que contaron 71 niños de 3 a 7 años. Cada entrada duró 3 minutos; dos veces durante este tiempo, después de 30 segundos y un minuto y medio, sonó un pitido, después de lo cual el experimentador notificó al niño la cantidad de tiempo que le quedaba. Se eligió este método para causarle al niño una sensación de ansiedad.
La depresión y el trastorno de ansiedad se diagnosticó en 20 niños. Las historias grabadas se dividieron en tres partes (según el momento en que se interrumpió a los niños), después de lo cual se identificaron varias características espaciales y temporales del habla, incluida la frecuencia y el tono de la voz, las pausas y más. Cada registro se dividió en fragmentos que se utilizaron en el conjunto de entrenamiento y prueba; los científicos utilizaron el análisis de regresión logística como método estadístico para enseñar modelos.
Los investigadores pudieron determinar automáticamente la depresión y el trastorno de ansiedad con una precisión del 80%: esta precisión se obtuvo al analizar el segundo pasaje de la historia, después de la primera interrupción. Los principales parámetros que ayudaron a distinguir a los niños con trastorno afectivo, fueron una voz relativamente baja, repeticiones frecuentes en el habla, así como una reacción aguda a un estímulo externo (interrupción por parte del experimentador).
Los autores del artículo demostraron que el análisis automático del habla de un niño durante una exposición corta a un estímulo alarmante puede ser una forma efectiva de diagnosticar a una edad temprana. El diagnóstico temprano, a su vez, puede ayudar a iniciar el tratamiento o la prevención de manera oportuna.
En septiembre, los científicos del Instituto de Tecnología de Massachusetts demostraron que es posible diagnosticar la depresión mediante el habla de un paciente, incluso utilizando pasajes del habla que no están relacionados con la ansiedad y las emociones negativas. La precisión del diagnóstico de la red neuronal entrenada por ellos fue del 77%.
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