Desarrollan una app que detecta la depresión mediante señales faciales

Merce Rey  

Un grupo de investigadores de la Universidad de Dartmouth, en Estados Unidos, ha creado MoodCapture, una aplicación para móviles que examina el rostro y el entorno en el que se encuentra el usuario para determinar, mediante la inteligencia artificial, si hay signos de depresión.

07/03/2024

Los smartphones son una herramienta esencial para nuestra vida diaria. Son como una navaja suiza, pero con recursos infinitos, ya que podemos darle múltiples usos a través de las aplicaciones que tenemos instaladas y nos ayudan a sacarnos de más de un apuro en la vida diaria. Con ellas podemos ...

Los smartphones son una herramienta esencial para nuestra vida diaria. Son como una navaja suiza, pero con recursos infinitos, ya que podemos darle múltiples usos a través de las aplicaciones que tenemos instaladas y nos ayudan a sacarnos de más de un apuro en la vida diaria. Con ellas podemos geolocalizarnos y encontrar fácilmente lo que buscamos, controlar nuestro gasto, traducir una información en tiempo real, averiguar el nombre de una canción que está sonando, mantenernos en forma e incluso hacer la compra. Un grupo de expertos de la Universidad de Dartmouth parece haber encontrado una nueva utilidad para estos dispositivos. Han creado la aplicación MoodCapture que utiliza la cámara frontal del terminal para capturar las expresiones faciales del usuario y el lugar en el que está ubicado para analizar a través de la inteligencia artificial si existen "indicios clínicos asociados a la depresión", señalan en el estudio.

En la investigación participaron 177 personas que estaban diagnosticadas con trastorno depresivo mayor y la aplicación fue quien de identificar de forma correcta "los primeros síntomas de depresión con un 75% de precisión", exponen. Los resultados alcanzados ponen de manifiesto que "la tecnología podría ponerse a disposición del público en los próximos cinco años si se sigue desarrollando", tal y como informaron los investigadores del Departamento de Informática y la Facultad de Medicina Geisel. Esta innovación significaría un gran avance para el campo de la salud mental, ya que permitiría averiguar con mayor exactitud cómo se encuentra el paciente que tiene depresión. En este sentido, Andrew Campbell, autor del artículo y Catedrático del Tercer Siglo de Informática Albert Bradley 1915, considera que "ha habido un movimiento en favor de la tecnología digital de salud mental para conseguir, en última instancia, una herramienta que pueda predecir el estado de ánimo de las personas diagnosticadas de depresión mayor de forma fiable y no intrusiva".

El funcionamiento de MoodCapture es parecido al de la tecnología de reconocimiento facial que emplean los usuarios para desbloquear y acceder al contenido de sus terminales. Pero en este caso va un poco más allá, ya que "una persona simplemente desbloquea su teléfono y MoodCapture conoce su dinámica de depresión y puede sugerirle que busque ayuda", comenta Campbell.

Durante el estudio, la aplicación sacó más de 120.000 fotografías de las personas que participaron en la muestra durante 90 días. Todas ellas dieron su consentimiento para que la herramienta los fotografiase, pero estas desconocían el momento concreto en el que iban a ser retratadas. Mientras se les capturan las imágenes debían responder a la pregunta de "me he sentido decaído, deprimido o desesperanzado". Según informan los investigadores, "esta pregunta procede del Cuestionario de Salud del Paciente (PHQ-8), de ocho puntos, utilizado por los médicos para detectar y controlar la depresión mayor".

Un gran avance

Estas pruebas les sirvieron para que "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- y características ambientales como los colores dominantes, la iluminación, la ubicación de las fotos y el número de personas en la imagen". Campbell reconoce que esta puede convertirse en "una poderosa herramienta para evaluar el estado de ánimo de una persona de forma pasiva y utilizar los datos como base para una intervención terapéutica". Por su parte, Nicholas Jacobson, coautor del estudio y profesor asistente de ciencia de datos biomédicos y psiquiatría en el Centro de Tecnología y Salud Conductual de Dartmouth, lamenta que "muchas de nuestras intervenciones terapéuticas para la depresión se centran en períodos de tiempo más largos, pero estas personas experimentan altibajos en su estado. Las evaluaciones tradicionales pasan por alto la mayor parte de lo que es la depresión".

Pero esto podría cambiar con la utilización de recursos tecnológicos de este tipo, ya que como bien apunta Jacobson "nuestro objetivo es captar los cambios en los síntomas que experimentan las personas con depresión en su vida cotidiana". Y añade lo siguiente: "si podemos utilizar esto para predecir y comprender los cambios rápidos en los síntomas de la depresión, podremos, en última instancia, adelantarnos a ellos y tratarlos. Cuanto más en el momento podamos estar, menos profundo será el impacto de la depresión".

Aunque los investigadores coinciden en que esta aplicación no debería solo informar acerca de que una persona padece depresión, sino que tendría que ir más allá para intentar que los síntomas no vayan a más. Así, Jacobson apunta que "lo ideal sería que una aplicación de IA como MoodCapture sugiriera medidas preventivas, como salir a la calle o ponerse en contacto con un amigo, en lugar de informar explícitamente a una persona de que puede estar entrando en un estado de depresión" y al mismo tiempo reconoce que "decirle a alguien que le pasa algo malo tiene el potencial de empeorar las cosas".

 

FOTO PRINCIPAL.: Foto de Dollar Gill en Unsplash.

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