Un científico estadounidense ha desarrollado dos nuevas aplicaciones para teléfonos inteligentes, impulsadas por Inteligencia Artificial (IA), que captan una serie de advertencias en la mirada, expresiones faciales inconscientes y movimientos de la cabeza, para diagnosticar con fiabilidad si se padece depresión.
En el trabajo que publica Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction, se detallan los pormenores del estudio piloto FacePsy. Se presentaron en la Conferencia Internacional ACM sobre Interacción Móvil Humano-Computadora (MobileHCI), en Australia.
Consiste en un sistema de detección móvil de código abierto (en la plataforma GitHub), diseñado para capturar inferencias afectivas mediante el análisis de características sofisticadas y la generación de datos en tiempo real sobre puntos de referencia del comportamiento facial, movimientos oculares y gestos de la cabeza, con uso de teléfonos inteligentes. Se ha probado con éxito en 25 voluntarios.
Si bien las expresiones faciales y la mirada han demostrado ser prometedoras en entornos de laboratorio para identificar la depresión, los autores de este trabajo enfatizan que su potencial en aplicaciones del mundo real permanece, en gran parte, inexplorado debido a las dificultades para desarrollar sistemas móviles eficientes.
Como señalan sus autores, “a través de un riguroso desarrollo, prueba y optimización, identificamos estados de ojos abiertos, gestos de la cabeza, expresiones de sonrisa y Unidades de Acción específicas como indicadores significativos de episodios depresivos. Nuestro modelo de regresión que predice las puntuaciones del PHQ-9 logró una precisión moderada, con un Error Absoluto Medio de 3,08. Nuestros hallazgos ofrecen información valiosa e implicaciones para mejorar los sistemas móviles de detección afectiva implementables y utilizables, mejorando en última instancia el monitoreo de la salud mental, la predicción y las intervenciones adaptativas justo a tiempo para investigadores y desarrolladores en el ámbito de la atención médica”.
Datos recopilados de las pupilas
El profesor Sang Won Bae, primer autor de este estudio e inventor de varias aplicaciones y sistemas para teléfonos inteligentes basados en IA, opina que “esta podría ser una herramienta de detección útil ya construida y lista para utilizarse».
Un sistema que este investigador está desarrollando con su ayudante, Rahul Islam, que han denominado PupilSense y que presentaron el pasado mes de mayo en Tokio. Funciona tomando constantemente instantáneas y mediciones de las pupilas del usuario de un smartphone.
“Investigaciones realizadas durante las últimas tres décadas han demostrado repetidamente cómo los reflejos y las respuestas pupilares pueden correlacionarse con episodios depresivos”, añade.
El sistema calcula con precisión los diámetros de las pupilas, comparándolos con los iris circundantes de los ojos, a partir de secuencias de fotografías en ráfagas de 10 segundos, capturadas mientras los usuarios abren sus teléfonos o acceden a determinadas redes sociales y otras aplicaciones.
En una prueba inicial del sistema con 25 voluntarios durante un período de cuatro semanas, el sistema (integrado en sus smartphones) analizó aproximadamente 16.000 interacciones con teléfonos una vez que se recogieron datos de imágenes de las pupilas. Después de enseñar a una IA a diferenciar entre respuestas normales y anormales, Bae e Islam procesaron los datos de las fotografías y los compararon con los estados de ánimo informados por los propios voluntarios.
La mejor versión de PupilSense (conocida como TSF, que utiliza solo puntos de datos seleccionados de alta calidad) demostró tener una precisión del 76 % en los momentos en que las personas se sentían deprimidas. Este resultado es mejor que el mejor sistema basado en teléfonos inteligentes que se está desarrollando y probando actualmente para detectar la depresión, una plataforma conocida como AWARE.
La mirada de una depresión
“Seguiremos desarrollando esta tecnología ahora que el concepto se ha comprobado”, explica el profesor Bae, quien anteriormente desarrolló sistemas basados en smartphones para predecir el consumo excesivo de alcohol y cannabis.
El segundo sistema, conocido como FacePsy, también original de estos científicos, analiza las expresiones faciales para obtener información sobre el estado de ánimo.
Se ejecuta en segundo plano en el teléfono y toma instantáneas de rostros cada vez que se abre el móvil o se abren aplicaciones de uso común (es importante destacar que elimina las imágenes faciales casi inmediatamente después del análisis, lo que protege la privacidad de los usuarios).
El profesor Bae recuerda que, al principio, “no sabíamos exactamente qué gestos faciales, mirada o movimientos oculares se correspondían con la depresión autodeclarada. Algunos de ellos eran previsibles y otros nos sorprendieron».
Por ejemplo, en el estudio piloto, el aumento de la sonrisa no parecía estar correlacionado con la felicidad, sino con posibles signos de un estado de ánimo y un afecto depresivos.
Otras señales aparentes de depresión, reveladas en los primeros datos, incluían menos movimientos faciales durante las horas de la mañana y ciertos patrones muy específicos de movimiento de ojos y cabeza (por ejemplo, los movimientos de bostezo o de lado a lado de la cabeza durante la mañana parecían vincularse fuertemente con un aumento de los síntomas depresivos).
Curiosamente, una mayor detección de ojos más abiertos durante la mañana y la noche también se asoció con una posible depresión, lo que sugiere que las expresiones externas de alerta o felicidad pueden enmascarar, a veces, sentimientos depresivos subyacentes.
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