La aplicación para celulares que detecta la depresión a partir de señales faciales

Se seleccionó un grupo de participantes para configurar la herramienta y reconocer los signos.

PERIODISTA28.02.2024 10:19 Actualizado: 28.02.2024 15:53

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La Universidad de Dartmouth, en Estados Unidos, dio un paso adelante en la detección temprana de la depresión con el desarrollo de una aplicación para teléfonos inteligentes.

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La aplicación, bautizada como MoodCapture, utiliza inteligencia artificial junto con un software de procesamiento de imágenes faciales para identificar señales de depresión antes de que el sea consciente de su estado emocional.

MoodCapture emplea la cámara frontal del teléfono para capturar las expresiones faciales del durante su uso cotidiano, analizando luego estas imágenes en busca de signos clínicos asociados con la depresión.

En un estudio que involucró a 177 personas diagnosticadas con trastorno depresivo mayor, la aplicación logró identificar con un 75 % de precisión los primeros síntomas de depresión.

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Este avance tecnológico podría estar al alcance del público en los próximos cinco años, señalan los investigadores del Departamento de Ciencias de la Computación de Dartmouth y de la Facultad de Medicina Geisel de la misma universidad.

https://t.co/2DRsYM4nua MoodCapture pioneers depression assessment through smartphone selfies, analyzing over 125k pics from diagnosed individuals. Machine learning predicts mood from photo traits, balancing effectiveness with privacy considerations. pic.twitter.com/JIw676Qk5F
— ml-sanity bot (@arxivsanitybot) February 27, 2024

Los resultados de su trabajo fueron publicados en la base de datos preimpresa arXiv y serán presentados en la conferencia CHI 2024 de la Association of Computing Machinery en mayo.

MoodCapture utiliza una tecnología avanzada de reconocimiento facial con aprendizaje profundo y hardware de inteligencia artificial, lo que sugiere un amplio potencial para su desarrollo futuro sin requerir ninguna acción adicional por parte del .

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Simplemente al desbloquear el teléfono, MoodCapture puede analizar las expresiones faciales y el entorno del , ofreciendo sugerencias para buscar ayuda si detecta signos de depresión.

Durante el estudio, la aplicación recopiló más de 125,000 imágenes de los participantes durante un período de 90 días, con su consentimiento.

Estos individuos fueron fotografiados en ráfagas aleatorias utilizando la cámara frontal de sus teléfonos móviles mientras respondían a la pregunta: "¿Ha experimentado sensaciones de tristeza, desánimo o desesperación?".

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Esta interrogante está basada en el Cuestionario de Salud del Paciente de ocho puntos, también conocido como PHQ-8, utilizado por profesionales médicos para identificar y monitorear la depresión mayor.

Los científicos emplearon técnicas de inteligencia artificial para analizar las imágenes capturadas, permitiendo que el modelo predictivo de MoodCapture identificara patrones que relacionaran los informes de sentirse deprimido con expresiones faciales específicas, tales como la mirada, movimientos oculares, posición de la cabeza y tensión muscular.

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Esto facilitó que MoodCapture aprendiera a asociar señales visuales con estados emocionales, mejorando su capacidad de detección de la depresión.El funcionamiento de la 'app' se basa en el análisis en tiempo real de una secuencia de imágenes cada vez que el desbloquea su teléfono.

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La inteligencia artificial del sistema establece conexiones entre las expresiones faciales del y los detalles del entorno, identificando patrones que pueden indicar la aparición de la depresión.

Por ejemplo, si una persona muestra consistentemente una expresión facial inexpresiva en un entorno poco iluminado durante un período prolongado, el modelo de inteligencia artificial podría deducir que esa persona está experimentando síntomas de depresión.

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Este avance tecnológico tiene el potencial de acortar la brecha entre el momento en que las personas necesitan intervención para la depresión y el a los recursos de salud mental.

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*Este contenido fue reescrito con la asistencia de una inteligencia artificial, basado en la información publicada por Europa Press, y contó con la revisión de la periodista y un editor.

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