La inteligencia artificial está cambiando silenciosamente la forma en que se diagnostican los problemas de salud mental. Un equipo de investigación de la Universidad Tecnológica de Kaunas ha desarrollado un revolucionario modelo de diagnóstico de depresión que, mediante el análisis multimodal de datos de voz y electroencefalografía (EEG), abre nuevas vías para la identificación precisa de problemas de salud mental.
El núcleo de esta investigación radica en superar las limitaciones del diagnóstico tradicional basado en un solo tipo de datos. El equipo de investigación eligió la voz como fuente de datos clave, ya que refleja sutilmente el estado emocional. La velocidad del habla, el tono y la energía emocional pueden ser señales potenciales de depresión.
Nota de la imagen: Imagen generada por IA, proveedor de servicios de licencias de imágenes Midjourney
Al convertir los datos de EEG y de voz en espectrogramas visualizados, el equipo de investigación utilizó un modelo de aprendizaje profundo mejorado, logrando finalmente una precisión de diagnóstico de depresión asombrosa del 97,53%. Esto significa que la IA podría proporcionar en el futuro herramientas más objetivas y precisas para el diagnóstico de la salud mental.
El profesor Maskaliūnas, responsable de la investigación, admite que el futuro desarrollo de esta tecnología aún enfrenta desafíos. Cómo lograr que la IA no solo proporcione un diagnóstico, sino que también explique la base de dicho diagnóstico, es el próximo obstáculo que debe superarse.
Más preocupante aún es que esta investigación refleja el enorme potencial de la IA en el ámbito de la salud. Utilizar la tecnología para proporcionar intervenciones más precisas para la salud mental, al tiempo que se protege la privacidad del paciente, podría convertirse en una dirección importante para la tecnología médica del futuro.
La depresión afecta a 2,8 millones de personas cada año en todo el mundo, y la aparición de la IA podría brindar esperanza de diagnóstico oportuno y preciso a innumerables pacientes.
