Facebook
El diagnóstico se realizó analizando atributos de los mensajes y fotos de los pacientes. | Fuente: Unsplash

Un grupo de investigadores logró predecir correctamente enfermedades mentales de pacientes psiquiátricos utilizando una inteligencia artificial que analizaba sus mensajes de Facebook de hasta 18 meses de antigüedad.

En un estudio publicado recientemente en Nature, los científicos lograron poner a prueba el algoritmo de la IA con 233 voluntarios, quienes concedieron el acceso a sus redes sociales.

Los investigadores aprovecharon los atributos extraídos de estos mensajes, así como las fotos de Facebook que cada participante había publicado, para predecir si tenían un trastorno del estado de ánimo (como bipolar o depresión), un trastorno del espectro de la esquizofrenia o no tenían salud mental.

Según sus resultados, las malas palabras eran indicativas de enfermedad mental en general, y las palabras de percepción (como ver, sentir, oír) y las palabras relacionadas con emociones negativas indicaban esquizofrenia. Y en las fotos, los colores más azulados se asociaron con trastornos del estado de ánimo.

Michael Birnbaum, profesor asistente de los Institutos Feinstein de Investigación Médica en Manhasset, Nueva York, quien dirigió el estudio, cree que este tipo de herramienta de inteligencia artificial podría marcar una enorme diferencia en el tratamiento de enfermedades psiquiátricas. "Ahora entendemos esta idea de que el cáncer tiene muchas etapas diferentes", dice Birnbaum. “Si contrae cáncer en la Etapa I, es drásticamente diferente a si lo contrae una vez que hace metástasis. En psiquiatría, tenemos una tendencia a comenzar a trabajar con personas una vez que ya ha hecho metástasis. Pero existe el potencial de atrapar a la gente antes".

Anteriormente, los investigadores han utilizado estados de Facebook, tweets y publicaciones de Reddit para identificar diagnósticos que van desde la depresión hasta el trastorno por déficit de atención con hiperactividad. Pero él y su equipo abrieron nuevos caminos al trabajar directamente con pacientes que tenían diagnósticos psiquiátricos existentes. Otros investigadores, en general, no han podido trabajar con diagnósticos clínicamente confirmados; han tomado la palabra de los sujetos para sus diagnósticos, les han pedido autodiagnósticos o les han hecho tomar cuestionarios como el PHQ-9 como un sustituto de diagnóstico.

Los investigadores aún tienen un largo camino por recorrer para diseñar estos algoritmos y descubrir cómo implementarlos de manera ética. Pero Birnbaum tiene la esperanza de que, en los próximos cinco a 10 años, los datos de las redes sociales puedan convertirse en una parte normal de la práctica psiquiátrica. “Algún día, los datos digitales y la salud mental realmente se combinarán”, dice. “Y esta será nuestra radiografía en la mente de alguien. Este será nuestro análisis de sangre para ayudar a respaldar los diagnósticos y las intervenciones que recomendamos”.

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