Red neural artificial detecta la depresión cuando una persona habla

2018-09-17 11:45:31

El equipo de Tuka Alhanai y Mohammad Ghassemi, del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), presenta un modelo de red neural que puede ser aplicado a datos de audio y texto en bruto, provenientes de entrevistas, para descubrir patrones de habla que indiquen depresión. Es capaz de predecir de forma precisa si la persona está deprimida, sin necesitar ninguna otra información sobre las preguntas y las respuestas.

Los investigadores esperan que este método pueda utilizarse para desarrollar herramientas que detecten síntomas de depresión en una conversación natural. En el futuro, el modelo podría, por ejemplo, alimentar aplicaciones móviles que monitoricen el texto y la voz del usuario en busca de angustia mental, y enviar alertas. Esto podría ser especialmente útil para quienes no puedan acceder a un profesional que les haga un diagnóstico inicial, debido a la distancia, el coste o una falta de conciencia de que algo podría estar yendo mal.

La innovación clave del modelo reside en su capacidad de detectar patrones que indican depresión, y después acondicionar esos patrones para nuevos individuos, sin información adicional.

Fuente: Noticias de la ciencia

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