Un grupo de investigadores Departamento de Ciencias de la Computación y de la Escuela de Medicina Geisel de Dartmouth ha desarrollado una aplicación impulsada por inteligencia artificial llamada MoodCapture, diseñada para detectar posibles signos de depresión mediante el análisis de expresiones faciales a través de la cámara frontal de los celulares.
La plataforma, aún en fase de prueba de concepto, busca proporcionar un análisis en tiempo real para prever indicios de depresión antes de que la persona afectada sea consciente de su estado emocional.
La aplicación se basa en más de 125,000 imágenes recopiladas de 177 participantes diagnosticados con trastorno depresivo mayor durante un periodo de 90 días. MoodCapture utiliza un enfoque novedoso que evalúa la depresión mediante la captura naturalista de imágenes mientras los usuarios realizan sus actividades diarias.
Andrew Campbell, un científico informático de Dartmouth y cocreador de la plataforma, habló para el The Daily Beast, sobre la importancia de abordar los desafíos éticos y de privacidad asociados con la aplicación.
Aunque reconoce posibles sesgos, como una mayor representación de mujeres y participantes blancos en el modelo, Campbell sugiere que trabajar con grandes conjuntos de datos proporcionados por empresas líderes como Google y Apple podría ayudar a mejorar la precisión y abordar estas preocupaciones.
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Sin embargo, persisten preocupaciones significativas sobre la privacidad y la seguridad de los datos recopilados. Aunque los participantes en el estudio dieron su consentimiento informado, la recopilación de datos personales por terceros sigue siendo una inquietud para los defensores de la privacidad.
Para abordar estos problemas, Campbell propone que todo el procesamiento de imágenes se realice directamente en los procesadores de inteligencia artificial dentro de los teléfonos, evitando que las imágenes salgan del dispositivo.
El equipo planea presentar sus hallazgos en una conferencia en mayo de 2024, por ahora se ha compartido una versión avanzada del artículo en Arxiv.
Imagen: monkeybusinessimages
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