Aplicación de IA evalúa la Depresión a través del Análisis Facial

Para las personas que padecen depresión grave puede resultar difícil medir su gravedad. No obstante, en un futuro próximo, una aplicación para teléfonos inteligentes que utiliza la inteligencia artificial para analizar las expresiones faciales podría proporcionar información sobre el estado de la persona.

Este prototipo de aplicación, llamado MoodCapture, ha sido desarrollado por científicos del Dartmouth College de New Hampshire.

La aplicación utiliza el sistema de reconocimiento facial cada vez que el usuario desbloquea el teléfono. Cuando se activa, la cámara frontal capta varias imágenes de la cara del usuario y su entorno. A continuación, un algoritmo de IA analiza estas imágenes, centrándose en la expresión facial del usuario y los detalles del fondo.

Recomendación y enfoque de la aplicación

Cuando la aplicación detecte un empeoramiento de la depresión del usuario, le recomendará que haga ejercicio al aire libre o que se reúna con sus seres queridos. Inicialmente, no pretende emitir una advertencia severa de atención psiquiátrica, ya que esto podría exacerbar los sentimientos del individuo y reforzar su depresión.

La IA se entrenó con una cohorte de 177 personas diagnosticadas de trastorno depresivo mayor y divididas en cinco subgrupos.

Durante un periodo de 90 días, los participantes valoraron su acuerdo con la afirmación “Me he sentido deprimido o desesperanzado” mientras sus teléfonos captaban fotos suyas. Esta afirmación forma parte del Cuestionario de Salud del Paciente, de ocho puntos, ampliamente utilizado para evaluar la depresión.

Es importante destacar que los participantes no sabían que sus teléfonos les estaban haciendo fotos mientras respondían a la pregunta, lo que garantizaba que sus emociones no se ocultaran inconscientemente durante el proceso de captura fotográfica.

Análisis de la expresión facial

Después de analizar un total de 125.000 fotos, la IA detectó expresiones faciales (en determinados subconjuntos) que se correlacionaban con un fuerte acuerdo con la pregunta. Estas expresiones incluían variaciones en la dirección de la mirada, el movimiento de los ojos, la posición de la cabeza y la tensión muscular. Además, se identificaron factores ambientales recurrentes, como las condiciones de iluminación y la presencia de otras personas.

Con el modelo de IA desarrollado a partir de este análisis, la aplicación evaluó las imágenes de smartphone de los subconjuntos restantes. Alcanzó una tasa de precisión del 75% en la identificación de individuos que experimentaban un empeoramiento de la depresión. Los investigadores prevén que, con nuevos avances tecnológicos en unos cinco años, esta tasa de precisión aumentará al menos hasta el 90%.

A diferencia de las evaluaciones psiquiátricas clínicas periódicas, MoodCapture ofrece la ventaja de permitir a los pacientes evaluar su estado con mayor frecuencia, lo que permite intervenir rápidamente en los momentos de bajón antes de que se agraven.

El Profesor Nicholas Jacobson, coautor del estudio, destacó la naturaleza dinámica e individualizada del trastorno depresivo mayor (TDM). Al seguir de cerca los cambios en los síntomas de las personas diagnosticadas de TDM, el estudio pretendía identificar pautas y características específicas asociadas a las fluctuaciones de la depresión a lo largo del tiempo.

Traducción realizada con la versión gratuita del traductor DeepL.com

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