Inteligencia artificial puede diagnosticar trastorno de estrés postraumático mediante análisis de voz
- netmd
- 3 de junio de 2019
- Psiquiatría
- 0 Comments
22 de abril de 2019
Un nuevo estudio revela que un programa informático especialmente diseñado puede ayudar a diagnosticar el trastorno de estrés postraumático (TEPT) en los veteranos de guerra al analizar sus voces.
Publicado en la revista Depression and Anxiety, el estudio encontró que una herramienta de inteligencia artificial puede distinguir, con un 89 por ciento de precisión, entre las voces de las personas con o sin TEPT.
«Nuestros hallazgos sugieren que las características basadas en el habla pueden usarse para diagnosticar esta enfermedad y, con un mayor refinamiento y validación, pueden emplearse en la clínica en un futuro cercano«, dijo Charles R. Marmar, autor principal del estudio y presidente del Departamento de Psiquiatría de la Escuela de Medicina de la Universidad de Nueva York (Estados Unidos).
Más del 70 por ciento de los adultos en todo el mundo experimentan un evento traumático en algún momento de sus vidas, y hasta el 12 por ciento de las personas en algunos países con dificultades sufren TEPT. Aquellos con la condición experimentan una angustia fuerte y persistente cuando se les recuerda un evento desencadenante.
Los autores señalan que el diagnóstico de trastorno de estrés postraumático se determina con mayor frecuencia mediante una entrevista clínica o una evaluación de autoinforme, ambos con tendencia inherente a los sesgos. Esto ha llevado a esfuerzos para desarrollar marcadores físicos objetivos y mensurables de la progresión del trastorno de estrés postraumático, al igual que los valores de laboratorio para condiciones médicas, pero el progreso ha sido lento.
En el estudio actual, el equipo de investigación utilizó una técnica de aprendizaje estadístico/automático, llamada bosques aleatorios, que tiene la capacidad de «aprender» a clasificar a las personas según una serie de ejemplos. Tales programas de inteligencia artificial construyen reglas de «decisión» y modelos matemáticos que permiten la toma de decisiones con mayor precisión a medida que crece la cantidad de datos de entrenamiento.
Los investigadores primero registraron entrevistas de diagnóstico estándar, de una hora de duración, llamadas Escala de TEPT Administrado por el Médico, o CAPS, de 53 veteranos de Irak y Afganistán con TEPT relacionado con el servicio militar, así como de 78 veteranos sin la enfermedad. Luego, las grabaciones se incorporaron al software de voz de SRI International, el instituto que también inventó a Siri, para producir un total de 40,526 funciones basadas en el habla capturadas en breves momentos de conversación, que el programa de inteligencia artificial del equipo buscó para los patrones.
El programa aleatorio vinculó patrones de funciones de voz específicas con trastorno de estrés postraumático, que incluyeron un habla menos clara y un tono metálico sin vida, ambos de los cuales se habían reportado anecdóticamente como útiles para el diagnóstico. Si bien el estudio actual no exploró los mecanismos de la enfermedad detrás del TEPT, la teoría es que los eventos traumáticos cambian los circuitos cerebrales que procesan la emoción y el tono muscular, lo que afecta la voz de una persona.
En el futuro, el equipo de investigación planea capacitar a la herramienta de voz de AI con más datos, validarla aún más en una muestra independiente y solicitar la aprobación del gobierno para utilizar la herramienta clínicamente.
«EL lenguaje es un candidato atractivo para su uso en un sistema de diagnóstico automatizado, tal vez como parte de una futura aplicación para teléfonos inteligentes que detecte el TEPT, porque se puede medir de manera barata, remota y no intrusiva«, destacó el doctor y autor principal Adam Brown, profesor adjunto en el Departamento de Psiquiatría de la Escuela de Medicina de la Universidad de Nueva York.
«La tecnología de análisis del habla utilizada en el estudio actual sobre detección de trastorno de estrés postraumático está dentro de la gama de capacidades incluidas en nuestra plataforma de análisis del habla llamada SenSay Analytics ™», indicó Dimitra Vergyri, directora del Laboratorio de Investigación y Tecnología del Habla (STAR) de SRI International. «El software analiza las palabras, en combinación con la frecuencia, el ritmo, el tono y las características articulatorias del habla, para inferir el estado del hablante, incluyendo la emoción, el sentimiento, la cognición, la salud, la salud mental y la calidad de la comunicación. La tecnología ha sido involucrada en una serie de aplicaciones de la industria visibles en startups como Oto, Ambit y Decoded Health«.
