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Una herramienta informática predice el riesgo de depresión psicológica

Una herramienta informática predice el riesgo de depresión psicológica

Una herramienta informática desarrollada por investigadores españoles es capaz de predecir si una persona tiene riesgo de caer en depresión con una fiabilidad de en torno al 85 por ciento. La herramienta se basa en redes neuronales artificiales y elabora su diagnóstico a partir del estudio conjunto de una serie de variables fisiológicas y psicológicas en el que se utilizan técnicas de inteligencia artificial.

Una herramienta informática predice el riesgo de depresión psicológica

Representantes de la empresa everis y de las universidades Jaume I Castellón, Valencia y Politécnica de Valencia han presentado en Valencia una herramienta informática capaz de predecir si una persona con un alto nivel de estrés está en riesgo de caer en depresión, a partir del estudio conjunto de una serie de variables fisiológicas y psicológicas en el que se utilizan técnicas de inteligencia artificial.

La herramienta informática, basada en redes neuronales artificiales, es capaz de predecir si una persona tiene riesgo de caer en depresión con una fiabilidad de en torno al 85 por ciento en los sujetos analizados. Esta aplicación puede abrir las puertas a la creación de un sistema capaz de ofrecer predicciones en el campo de las enfermedades mentales y ofrecer tratamiento preventivo y personalizado, según sus desarrolladores.

La hipótesis de partida plantea que el problema central y punto de inicio de las enfermedades mentales a largo plazo depende de la capacidad y habilidad del individuo para hacer frente al estrés.

Durante esta primera fase del proyecto se han analizado los datos de 95 voluntarios españoles, suizos y chinos, con la finalidad de integrar toda la información recogida y caracterizar el riesgo de caer en depresión. En este análisis se han encontrado patrones de comportamiento asociados con el estrés y la capacidad para superarlo.

En concreto, los datos recogidos en esta prueba de concepto incluyen tanto parámetros fisiológicos (la tasa cardíaca y su variación, el nivel de actividad realizado, la calidad del sueño, la hormona cortisol -que se segrega en situaciones de estrés-, la voz y la asimetría en la actividad de los dos lóbulos cerebrales), como parámetros psicológicos (a través de diferentes preguntas relacionadas con el estrés y el estado de ánimo en un diario electrónico).

La calibración de la herramienta predictiva se ha realizado con los modelos de identificación del riesgo de la enfermedad proporcionados por los especialistas en psicología de la Universitat Jaume I de Castellón.

Sensores domésticos

En estos dos años de proyecto también se ha alcanzado la verificación del funcionamiento de los sensores en un entorno doméstico. De esta manera, se ha comprobado la correlación entre las señales medidas y síntomas relacionados con la depresión en el día a día de los pacientes.

El proyecto que ha dado origen a esta herramienta informática se llama Optimi. Con un presupuesto de 3,5 millones de euros y con una duración de 3 años, se enmarca en el VII Programa Marco europeo y está finalizando su primera fase de implantación.

A partir de este punto, comienza la segunda fase del proyecto, cuyo objetivo final es desarrollar un sistema online para prevenir la depresión y aprender a hacer frente al estrés, utilizando tratamientos preventivos basados en la Terapia Cognitivo Conductual Informatizada (CCBT) y los sensores de uso doméstico.

Esta segunda fase del proyecto, que se realizará simultáneamente en Reino Unido y en España, incluye los ensayos clínicos necesarios para comprobar la eficacia del tratamiento preventivo mediante herramientas TIC.

La Universitat Jaume I de Castellón y la Universidad de Valencia han comenzado el reclutamiento de un centenar de personas desempleadas, quienes serán los primeros en utilizar el nuevo programa informático para prevenir la depresión y aprender a manejar el estrés que ha diseñado el equipo de profesionales del Laboratorio de Psicología y Tecnología (Labpsitec) y que ha desarrollado Labhuman.

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