Investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) desarrollaron un sistema de Inteligencia Artificial (IA) capaz de detectar, con un alto nivel de precisión, los indicios de una persona que padece depresión. Este sistema trata de una red de neuronal que detecta palabras, entonaciones y modos de hablar que podrían ser indicativos de un caso de depresión.

El equipo de científicos elaboró un modelo de red neuronal capaz de analizar textos y audios de entrevistas clínicas para descubrir patrones de habla indicativos de depresión. El equipo desarrolló un método libre de contexto mediante el cual una máquina puede analizar texto o audio de un ser humano, y asignar una puntuación que indique el nivel de depresión de la persona. Este sistema de Inteligencia Artificial del MIT no necesita contexto para situar a una persona, solo requiere datos para que el sistema funcione.

¿Cómo funciona?

Para probar su IA, los investigadores realizaron un experimento en el que 142 personas se sometieron a un cribado de depresión respondiendo a una serie de preguntas formuladas por un agente virtual controlado por humanos. El sistema tenía conocimiento previo de las preguntas y los encuestados tenían la libertad de responder de la forma que quisieran.

Las respuestas se registraron en una combinación de texto y audio. En la versión de texto, la IA fue capaz de predecir la depresión después de aproximadamente siete secuencias de preguntas y respuestas. En la versión de audio se necesitaron unas 30 secuencias para que la IA pudiera dar un resultado.

Según los investigadores, su precisión promedia fue del 77%. De todos modos, desde el MIT precisan que se trata de predecir depresión, dejando que sea un profesional humano el que lo diagnostique. Tal y como explican los científicos, un algoritmo que predice si una persona está deprimida sólo está etiquetando los datos para que éstos sean luego revisados por un humano.