Crean Inteligencia Artificial que detecta a una persona con depresión a partir del habla y los gestos faciales

La herramienta tuvo más de un 87% de efectividad en diferentes pruebas

Crean Inteligencia Artificial que detecta a una persona con depresión a partir del habla y los gestos faciales

La herramienta tuvo más de un 87% de efectividad en diferentes pruebas

La Inteligencia Artificial sigue ganando importancia en diferentes trabajos y oficios, siendo una ayuda para muchos profesionales, aunque de forma colateral reemplazando a los humanos. En Tarreo hemos dado varios ejemplos de esto que van desde el desarrollo de videojuegos, hasta en la redacción de test en sitios como Buzzfeed.


Y ahora se suma un proyecto de aprendizaje profundo que puede detectar signos de depresión, creado por investigadores del Instituto de Investigación Avanzada de Jinhua y la Universidad de Ciencia y Tecnología de Harbin, en China. Se trata de una Inteligencia Artificial que facilitará la detección de este tipo de problemas psicológicos en los pacientes y de esta manera, evitar problemas de salud mental e incluso, hasta suicidios. Un problema global que se vio potenciado durante los encierros de la pandemia del COVID-19 ya que según la OMS, la depresión afecta a alrededor de 280 millones de personas en todo el mundo.

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Como apuntan en el sitio Tech Times, los investigadores usaron una colección de audios y expresiones faciales en 3D de pacientes con y sin depresión, para así entrenar a la Inteligencia Artificial y que esta pudiera detectar síntomas de depresión en las personas.

Diagrama de flujo del procesamiento frontal, del modelo de señales de voz
Diagrama de flujo del procesamiento frontal, del modelo de señales de voz

Fue así como los creadores de la herramienta establecieron “un modelo de algoritmo de decisión conjunta de información múltiple, mediante el reconocimiento de emociones", que tuvo resultados esperanzadores en las diferentes pruebas, llegando a detectar la depresión en el 87% de los pacientes masculinos y en el 87,5% de las pacientes femeninas.



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