Crean aplicación que puede detectar síntomas de depresión a través de señales faciales

La depresión es una de las enfermedades mentales más comunes, que afecta a más de 57 millones de personas Estados Unidos. Esta se caracteriza por la presencia de pérdida de interés, tristeza, sentimientos de culpa, cansancio o falta de concentración y sueño.

El modelo de IA denominado MoodCapture utiliza un software de procesamiento de imágenes faciales con aprendizaje profundo y un hardware de inteligencia artificial, que a través de la cámara frontal del dispositivo puede capturar las expresiones faciales de la persona y su entorno durante el uso regular, explicaron los investigadores estadounidenses.

Esto le permite a la aplicación, que según sugirieron sus creadores, podría estar disponible públicamente en los próximos cinco años con un mayor desarrollo, analizar las imágenes para hallar señales clínicas asociadas con este trastorno.

La persona solo debe desbloquear el móvil para que MoodCapture analice una secuencia de imágenes en tiempo real y reconozca la incidencia de la depresión y pueda sugerir la búsqueda de ayuda, añadieron.

Conexiones entre las expresiones y los detalles

Destacaron que la herramienta establece conexiones entre las expresiones y los detalles del fondo que se consideran importantes para predecir la gravedad de la depresión, como la mirada, los cambios en la expresión facial y el entorno de una persona. Además de características ambientales como colores dominantes, iluminación, ubicaciones de las fotografías y la cantidad de personas en la imagen.

Entre los ejemplos que pusieron destaca que si alguien aparece constantemente con una expresión plana en una habitación con poca luz durante un período prolongado, la app podría determinar si el usuario está atravesando la aparición de una depresión.

¿Cómo se desarrolló la app?

Para la elaboración de la app, el equipo de expertos pertenecientes al Departamento de Ciencias de la Computación y la Facultad de Medicina Geisel de Dartmouth evaluó 125.000 imágenes tomadas con la cámara frontal de 177 personas diagnosticadas con trastorno depresivo durante 90 días. Entre las cuales la aplicación logró detectar correctamente los primeros síntomas de depresión con un 75% de precisión.

Utilizaron inteligencia artificial de análisis de imágenes en estas fotografías para que el modelo predictivo de MoodCapture pudiera aprender a correlacionar los autoinformes de sentirse deprimido con expresiones faciales específicas como la mirada, el movimiento de los ojos, la posición de la cabeza y la rigidez muscular.

Los resultados fueron publicados en la base de datos preimpresa arXiv como paso previo antes de su publicación en una revista científica. Informaron que el estudio será presentado en la conferencia CHI 2024 de la Association of Computing Machinery (ACM) en mayo de 2024.

El modelo predictivo fue probado haciendo que dos grupo separados de participantes respondieran mientras eran fotografiados la pregunta "Me he sentido deprimido, deprimido o desesperado", proveniente del Cuestionario de salud del paciente de ocho puntos o PHQ-8, que utilizan los médicos para detectar y controlar la depresión mayor.

Aspiran llegar a un 90% de precisión

Aunque todavía se encuentra en fase inicial, los deseñadores manifestaron estar satisfechos con los avances y pretenden que tenga una precisión del 90% “lo que sería lo deseable para un sensor viable".

Señalaron en el artículo que esta tecnología podría ayudar a cerrar la brecha significativa entre el momento en que las personas con depresión necesitan intervención y el acceso que tienen a los recursos de salud mental.

“Una aplicación de inteligencia artificial como MoodCapture no se limitaría a decirnos que tenemos depresión, también sugeriría medidas preventivas como hablar con un médico, salir a la calle a dar un paseo o llamar a un amigo”, enfatizaron.

@Lydr05

FUENTE: Con información de EuropaPress