La inteligencia artificial ayuda a detectar pensamientos suicidas

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Diversas investigaciones científicas recientes nos han ido abriendo el camino para entender el significado de muchos patrones de actividades en el cerebro. Los investigadores han comenzado a entender los patrones asociados con desórdenes como la depresión, con el fin de intentar corregirlos.

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También, otros proyectos han logrado usar inteligencia artificial para detectar múltiples enfermedades. Entre esos, una nueva investigación está intentando usar AI para identificar a personas que están teniendo pensamientos suicidas, basándose en escáneres de cerebro, según informó Gizmodo. En un artículo publicado en la revista Nature Human Behavior, un grupo de investigadores de la Universidad Carnegie Mellon estudió a 34 participantes. La mitad de ellos estaban experimentando pensamientos suicidas.

Los participantes se sometieron a un procedimiento de resonancia magnética, mientras que se les mostraron palabras relacionadas con el suicidio, y también algunas emociones positivas. Basándose en los pacientes que ya habían sido identificado con intenciones suicidas, los científicos pudieron identificar cinco regiones del cerebro y seis palabras que ayudan a detectar su condición.

Luego, con esa información pudieron entrenar un algoritmo para identificar pacientes con intenciones suicidas. De los 34 participantes, el algoritmo señaló correctamente a 15 de los 17 pacientes (que se sabía que tenían esa condición) y a 16 de los 17 miembros del grupo de control.

En un segundo experimento, los investigadores dividieron a los participantes con pensamientos suicidas en dos grupos. El primero estaba conformado por los pacientes que ya había intentado suicidarse y el segundo con aquellos que no. Luego se creó otro algoritmo para categorizar a estos participantes. El sistema logró identificar correctamente a 16 de los 17.

Todo esto se logra con algoritmos sencillos y redes neuronales. Recordemos que las redes neuronales son un método de la inteligencia artificial, con el que se ‘entrena’ a un sistema con una base de datos. En este caso, la base de datos eran los escáneres de cerebro de los participantes. Al identificar los patrones de respuesta del cerebro de los pacientes, el sistema comienza a ‘aprender’ cómo se ve por dentro el cerebro de una persona con pensamientos suicidas.

¿Por qué es importante este logro?

Uno de los beneficios de este proyecto es que nos brinda un conocimiento claro sobre las diferencias físicas entre los cerebros de las personas saludables y las personas con pensamientos suicidas. Por ejemplo, la palabra ‘muerte’ desplegaba una reacción en la región del cerebro asociada con la culpa (en los pacientes suicidas). Adicionalmente, algún día este conocimiento podría ser una herramienta adicional para ayudar a diagnosticar y tratar desórdenes de salud mental.

Las enfermedades psiquiátricas son complicadas, y muchas veces no es muy claro entender cómo se desarrollan en términos de dónde existen en el cerebro. Es por eso que, por ejemplo, los síntomas de condiciones como la depresión, parecen vagos o confusos.

Un diagnóstico de un desorden depresivo mayor requiere que la persona presente cinco de nueve síntomas estandarizados. Pero dos personas podrían tener el mismo diagnóstico y no tener ningún síntoma en común. Al saber exactamente el lugar dentro del cerebro donde están estas enfermedades podría ayudar a que un día tengamos métodos de tratamiento más efectivos.

Imágenes: Carnegie Mellon University y Pixabay.

Susana Angulo

Susana Angulo

Antes de Internet ya me gustaban la música clásica, los animales,
cocinar postres, y leer cuentos de terror. La tecnología me ha
permitido ahondar en estas y tantas otras pasiones, que sería un error
pensar en la cultura digital como tema exclusivo de 'geeks'. Soy
periodista de la Universidad del Rosario.

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