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La Inteligencia Artificial detecta la depresión oculta en un texto escrito

La Inteligencia Artificial detecta la depresión oculta en un texto escrito

Un modelo de aprendizaje automático desarrollado por especialistas canadienses logra identificar signos tempranos de depresión analizando textos escritos en redes sociales, como por ejemplo mensajes de Twitter.

Científicos de la Universidad de Alberta han creado un modelo informático en base a técnicas de inteligencia artificial que reconoce signos de depresión en la comunicación escrita cotidiana, por ejemplo en los textos compartidos en las redes sociales. De acuerdo a una nota de prensa, solamente con un mensaje en Twitter la nueva tecnología logra reconocer el lenguaje depresivo.

La investigación permite crear modelos predictivos que reconocen con eficacia los aspectos lingüísticos que caracterizan la comunicación escrita de las personas con depresión. Para desarrollar los algoritmos, los científicos analizaron mensajes en Internet de personas que se identifican como depresivas.

Con esa información, los especialistas identificaron pistas lingüísticas que se reiteraban en el discurso de las personas con depresión, produciendo así el innovador sistema informático que aplica la inteligencia artificial a un problema psicológico con un impacto creciente a nivel social.

El esquema de desarrollo y funcionamiento del modelo de aprendizaje automático integra dos universos de palabras: por un lado, términos específicos que se han podido identificar y que se relacionan directamente con la patología en cuestión y, por otro, vocablos del lenguaje general que pueden indicar igualmente una tendencia depresiva de acuerdo a una comprensión semántica en contexto.

El lenguaje de la depresión

Los responsables del estudio remarcaron que la investigación es pionera en cuanto al descubrimiento y utilización de pautas lingüísticas especificas en la comunicación de personas con depresión. También destacaron que la aplicación de inteligencia artificial brinda un amplio campo de acción, y puede utilizarse en otros contextos más allá de Twitter y otras redes sociales.

Aunque fue desarrollada en idioma inglés, también podría adaptarse a otros idiomas. Al mismo tiempo, los algoritmos serían capaces de trabajar sin mayores inconvenientes en todo tipo de plataformas. Por el momento, el modelo de aprendizaje automático ha sido entrenado para identificar el lenguaje depresivo en los tweets, o sea las publicaciones realizadas en Twitter, una red social o plataforma de microblogging con alrededor de 340 millones de usuarios activos.

Aplicaciones en diferentes contextos

Los usos para esta nueva tecnología son realmente ilimitados. Sus creadores indican que se podría integrar a un sistema de chat para personas mayores, detectando signos de depresión o problemas relacionados con la soledad. Además, sería de gran utilidad para identificar los mismos síntomas, o incluso inconvenientes ligados a abusos de todo tipo, monitoreando la participación de adolescentes y jóvenes en las redes sociales.

En el mismo sentido, los profesionales de la salud pueden beneficiarse con esta herramienta de inteligencia artificial desde dos enfoques diferentes. Por un lado, para utilizarla en herramientas de prevención y diagnóstico certero. En segundo término, para llevar adelante un seguimiento más eficiente de los tratamientos realizados, comprobando su efectividad y descubriendo recaídas o cambios en la situación de los pacientes.

Referencia

Augmenting Semantic Representation of Depressive Language: From Forums to Microblogs.Nawshad Farruque, Osmar Zaiane and Randy Goebel. ECML PKDD 2019. Lecture Notes in Computer Science, vol 11908 (2019).DOI:https://www.doi.org/10.1007/978-3-030-46133-1_22

Foto: Yuttana Koedpradit. Unsplash.

Pablo Javier Piacente

Pablo Javier Piacente es periodista especializado en comunicación científica y tecnológica.

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