Nuestras publicaciones en redes sociales dicen más sobre nosotros de lo que creemos, incluso cuándo necesitamos ayuda. En un artículo publicado hoy (8 de agosto) en la revista EPJ Data Science, una pareja de investigadores descubrió que un algoritmo que detecta algunas señales clave en las publicaciones de Instagram de las personas podría diagnosticar la depresión con más eficacia que los médicos.
Chris Danforth, de la Universidad de Vermont, y Andrew Reece, de la Universidad de Harvard, analizaron casi 44.000 fotos de Instagram publicadas por 166 participantes del estudio, 71 de los cuales habían recibido previamente un diagnóstico de depresión. El equipo de investigación creó una herramienta que analizó las publicaciones e identificó la depresión a partir de indicadores establecidos en investigaciones anteriores, como la tendencia de las personas deprimidas a preferir colores más apagados y oscuros y a mostrar menos indicios de actividad social (algo que, según los investigadores, podía evidenciarse por la ausencia de rostros en las imágenes publicadas).
Descubrieron que las publicaciones de las personas deprimidas, tanto antes como después del diagnóstico, tendían a tener más tonos azules, oscuros o grises que las de las personas sanas. Resultó que las personas deprimidas tenían, de hecho, más probabilidades de publicar fotos con rostros, pero cuando las personas sanas publicaban imágenes con rostros, solía haber más personas en las fotografías. (Los autores no examinaron quiénes aparecían en las imágenes, por lo que no pudieron decir si esto significaba que las personas deprimidas publicaban más selfies).
La depresión también hacía menos probable que las personas usaran filtros en sus publicaciones. Y cuando los usaban, tenían muchas más probabilidades de elegir Inkwell, que convierte las fotos en blanco y negro, que las personas sanas. Las personas sin depresión preferían el filtro Valencia, que da a las fotos un aspecto bañado por el sol, mucho más que las personas deprimidas.
Los científicos descubrieron que la herramienta que habían diseñado podía identificar correctamente qué participantes tenían depresión el 70% de las veces. Una revisión de estudios sobre diagnósticos de depresión realizados por médicos reveló que estos identificaban correctamente a las personas deprimidas solo el 42% de las veces.
Es uno de los varios experimentos prometedores que utilizan inteligencia artificial para diagnosticar trastornos de salud mental. Una empresa llamada NeuroLex Diagnostics está desarrollando una serie de herramientas de IA capaces de identificar patrones característicos y tics en el habla para diagnosticar problemas como la depresión, la esquizofrenia, el alzhéimer y el párkinson. La aplicación Ginger.io busca señales de depresión y ansiedad en la actividad del teléfono inteligente y pone a los usuarios en contacto con un terapeuta cuando determina que llevan mucho tiempo sin salir de casa ni hablar con sus amistades.
La asistencia de máquinas podría ser un avance bienvenido en la salud mental, un campo en el que los problemas están infradiagnosticados e infratratados. La tasa de suicidio en EE. UU. está en su nivel más alto en 30 años, y se estima que el 55% de los condados de EE. UU. no cuentan con ningún psicólogo, psiquiatra ni trabajador social en ejercicio. Poder detectar con más facilidad las enfermedades mentales es el primer paso para conectar a las personas con la ayuda que necesitan.
