El LabLENI de la Universitat Politècnica de València (UPV) trabaja en dos proyectos para desarrollar una aplicación de realidad virtual que permita la detección temprana de síntomas depresivos a través de biomarcadores de mirada y voz durante interacciones con humanos virtuales (DEBIO) y profundizar, en la misma línea, en biomarcadores neurofisiológicos (REMDE).
Con estos proyectos, donde demuestran la "usabilidad" de los humanos virtuales, buscan facilitar, a través de la inteligencia artificial (IA) y psiquiatría computacional, la reducción de la actual y costosa sobrecarga de la sanidad pública que supone la depresión, según informan este miércoles fuentes de la UPV.
Resultados preliminares
Los resultados preliminares indican que los sujetos con síntomas depresivos presentaron patrones oculares con parpadeos más cortos, movimientos sacádicos -desplazamientos oculares rápidos entre dos puntos de fijación- más largos y de cabeza hacia delante y atrás (posiblemente relacionados con un mayor estrés), evitación del contacto visual, mayor uso de léxico negativo y menor actividad simpática en las personas con síntomas depresivos.
A nivel de habla, los participantes con síntomas depresivos utilizaron más palabras asociadas con la negación y la exclusión, y se refirieron más a emociones negativas. A nivel neurofisiológico, mostraron menor actividad simpática -advertida en relación a la variabilidad del ritmo cardíaco- y de la actividad electrodermal.
La clave de la detección temprana
Desde la UPV recuerdan que es una enfermedad que afecta a 264 millones de personas a nivel mundial y que en España, donde los trastornos mentales comunes suponen un coste del 2,2 por ciento del Productor Interior Bruto (PIB), es la primera causa de discapacidad atribuible a una única enfermedad.
Subrayan que, para combatirla, es clave su detección temprana y posterior monitorización, pero su diagnóstico se enfrenta a dos grandes problemas hoy en día: la ausencia de medidas objetivas y la actual sobrecarga de la sanidad pública, indica la institución académica en un comunicado.
Con el fin de intentar mitigarlos, y aprovechando los últimos avances de la (IA) en cuanto a procesamiento del lenguaje natural y gráficos por computadora, el LabLENI lleva a cabo los dos proyectos conjuntos REMDE y DEBIO -financiados respectivamente por la UPV y el Ministerio de Derechos Sociales y Agenda 2030-.
Los humanos virtuales recrean conversaciones realistas
El director del LabLENI (Human Tech UPV), Mariano Alcañiz, explica que el origen general del proyecto es, a través de una nueva tecnología como son los humanos virtuales, "mejorar las herramientas que ponemos a disposición de los clínicos de salud mental, para que puedan llevar a cabo un diagnóstico más preciso y rápido, en general, de trastornos de salud mental, y en concreto, de trastornos de depresión”.
En concreto, según Javier Marín, profesor del Departamento de Estadística e Investigación Operativa Aplicadas y Calidad, miembro de LabLENI e investigador principal de REMDE, “estamos trabajando en la creación de humanos virtuales que estimulen a los sujetos con conversaciones en situaciones realistas".
"De modo que, a través de dichas conversaciones, puedan aparecer ciertos biomarcadores, comportamentales o neurofisiológicos, que nos permitan distinguir a las personas con síntomas depresivos de las que no los tienen”, añade.
Una vez medidos los comportamientos y respuestas de los sujetos durante las conversaciones, la segunda parte del proyecto consiste en modelizar los patrones a través de aprendizaje automático y así, poder reconocer estos síntomas de manera automática, indica Marín.
Prototipo validado
Para validar el prototipo de humano virtual, el equipo investigador -integrado por José Llanes, Lucía Gómez, Alberto Altozano, Eleonora Minissi, Francesca Mura, Jose Roda y Carmen Calero junto a Mariano Alcañiz y Javier Marín- ha llevado a cabo un experimento con 100 personas, de las que la mitad presentaban síntomas depresivos.
“El prototipo ha superado una primera validación técnica, probando su usabilidad”, afirma Marín, que añade que se ha confirmado que las conversaciones "tienen un alto grado de realismo y naturalidad, y son capaces de modular las emociones de los sujetos”.
Los resultados preliminares han sido publicados en la International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction, celebrada en el Massachusetts Institute of Technology (MIT) de Boston (Estados Unidos).
En los próximos meses se realizará una validación del prototipo con muestra clínica en colaboración con Yolanda Cañada y Luis Miguel Rojo, del Hospital la Fe de Valencia, y Jon Iñaki Etxeandia, del Hospital Clínico de Valencia.
"Estamos ante herramientas bioinformáticas confiables, objetivables y estandarizables, que pueden ser de gran ayuda para la detección precoz de trastornos afectivos y su posterior monitorización para reducir recaídas”, concluye Marín.
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