?Se pueden detectar s¨ªntomas de la depresi¨®n a trav¨¦s de la voz?

Espa?a es el cuarto pa¨ªs de Europa con m¨¢s casos de depresi¨®n. Alrededor de 2,5 millones de espa?oles la sufren y, seg¨²n la Organizaci¨®n Mundial de la Salud, la prevalencia de esta enfermedad est¨¢ aumentando en todo el mundo. Los casos que engrosan estas cifras son aquellos diagnosticados, claro, pero hay muchos m¨¢s que siguen ocultos. Sobre todo, aquellos que est¨¢n en una fase inicial o que presentan s¨ªntomas que los pacientes no identifican como signos de alarma. Pero la inteligencia artificial puede ayudar en estos casos concretos en los que el paciente se encuentra mal pero no sabe por qu¨¦. [Siempre teniendo en cuenta que el diagn¨®stico de un profesional es el ¨²nico v¨¢lido].

Los algoritmos pueden detectar cada vez con mayor precisi¨®n algunos s¨ªntomas que se identifican con el estado de ¨¢nimo depresivo utilizando el sonido de la voz, seg¨²n una nueva investigaci¨®n realizada por cient¨ªficos de computaci¨®n de la Universidad de Alberta (Canad¨¢). El estudio?Detecting depression from voice se basa en investigaciones anteriores que sugieren que el timbre de nuestra voz contiene informaci¨®n sobre nuestro estado de ¨¢nimo. En una investigaci¨®n de 2013 llevada a cabo por el MIT, se valor¨® la capacidad de predecir la depresi¨®n valorando solo dos caracter¨ªsticas vocales y un pasaje de lectura de cuatro minutos. La monoton¨ªa, el habla err¨¢tica, la ronquera, la tensi¨®n y la lentitud eran caracter¨ªsticas de la voz que presentaban aquellas personas que ten¨ªan s¨ªntomas depresivos.

M¨¢s informaci¨®n

Por qu¨¦ es importante hablar de la salud mental en el trabajo

Si usted fuera el compa?ero de trabajo t¨®xico, ?lo sabr¨ªa?

Usando un conjunto de datos de referencia, las responsables del estudio actual aplicaron a esta informaci¨®n la capacidad de an¨¢lisis de la inteligencia artificial. Desarrollaron una metodolog¨ªa que combina varios algoritmos de aprendizaje autom¨¢tico para reconocer la depresi¨®n con mayor precisi¨®n mediante el uso de se?ales ac¨²sticas. En este caso, las t¨¦cnicas de machine learning facilitan la tarea de analizar la informaci¨®n de forma autom¨¢tica y sacar partido de una de las cosas que mejor se le da a la IA: encontrar patrones que pasan desapercibidos para los humanos. As¨ª, el software activa una alerta cuando detecta que las caracter¨ªsticas de la voz pueden ser indicios de estar sufriendo s¨ªntomas depresivos y puede avisar a la persona para que pida ayuda profesional.

El objetivo final de las investigadoras es que los usuarios utilicen una aplicaci¨®n m¨®vil que recopile y analice muestras de voz mientras hablan de forma natural. La aplicaci¨®n, que se ejecutar¨ªa en el tel¨¦fono del usuario, podr¨ªa reconocer y rastrear los indicadores del estado de ¨¢nimo vinculados a la depresi¨®n a lo largo del tiempo. Funcionar¨ªa de forma similar al contador de pasos. "Esta herramienta podr¨ªa resultar ¨²til para apoyar el trabajo con los profesionales o para ayudar a las personas a reflexionar sobre sus propios estados de ¨¢nimo a lo largo del tiempo", explican las investigadoras. Una de las tareas m¨¢s recurrentes es los tratamientos es que los pacientes lleven un registro de las situaciones en las que sienten ese malestar. Esto sirve para encontrar patrones y enfocar el problema y es una tarea que podr¨ªa realizar el algoritmo al analizar la informaci¨®n de voz almacenada.?

Siempre que hay recopilaci¨®n y an¨¢lisis de datos de por medio surge el dilema de la privacidad. Cualquier aseguradora m¨¦dica o incluso las empresas farmac¨¦uticas podr¨ªan estar interesadas en manejar la informaci¨®n sanitaria de los ciudadanos, tambi¨¦n la psicol¨®gica. ?Hasta qu¨¦ punto compensa dejar que esa aplicaci¨®n recoja datos de todo lo que dices para diagnosticar posibles s¨ªntomas? Depende de a qui¨¦n le preguntes.