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La inteligencia artificial podría identificar a potenciales suicidas

Un grupo de investigadores ha desarrollado una herramienta diagnóstica que utiliza la inteligencia artificial para identificar a los pacientes con pensamientos suicidas, y que podría ayudar en el futuro a prevenir suicidios.
Mujer deprimida con ideas suicidas

El suicidio es la tercera causa de muerte entre los jóvenes de 15 a 29 años en España.

10 de Noviembre de 2017

Los sistemas de inteligencia artificial (IA) son ya capaces de identificar a los usuarios de redes sociales como Facebook, Instagram o Youtube que tienen pensamientos depresivos de muerte o intención de autolesionarse, o incluso aquellos que se plantean el suicidio como una opción, empleando para ello algoritmos específicamente diseñados para reconocer determinados patrones en los textos.    

Ahora, una nueva investigación que se ha publicado en Nature Human Behaviour ha desarrollado un método de aprendizaje automático, que consiste en programar a una máquina para que reconozca pautas neuronales asociadas a ciertas emociones, puede ayudar a detectar a las personas que tienen pensamientos suicidas y contribuir, por tanto, a prevenir el suicidio, que se considera la tercera causa de muerte entre los jóvenes de 15 a 29 años en España.

Los investigadores encontraron cinco localizaciones en el cerebro que, junto a seis palabras, constituían los mejores indicadores para identificar a los pacientes en riesgo de suicidarse

En el estudio participaron 34 adultos jóvenes que se dividieron en dos grupos, uno de los cuales estaba formado por aquellos con ideas suicidas, y el otro actuaba como control. Se realizó una resonancia magnética funcional a cada uno de los participantes, a los que se mostraron tres listas formadas por diez palabras cada una, para observar sus respuestas frente a conceptos asociados con la vida o la muerte.

Palabras y emociones para identificar el riesgo de suicidio

Las palabras empleadas estaban relacionadas o bien con el suicidio (angustiado, muerte, fatal…), o bien con situaciones o efectos positivos (bondad, inocencia, despreocupado), o bien con efectos negativos (culpable, maldad, aburrimiento). Los autores del trabajo también emplearon firmas neuronales que habían sido mapeadas previamente y que mostraban los patrones cerebrales de ciertas emociones como la ira o la vergüenza. 

Las personas sanas y las que tenían ideación suicida reaccionaban de forma muy distinta a las palabras seleccionadas. Por ejemplo, el término 'problemas' activó más el área cerebral de tristeza en los pacientes con tendencias suicidas, y la palabra 'muerte' también encendió más la zona de su cerebro involucrada en la emoción de la vergüenza, que en el caso de los participantes que no pensaban en el suicidio. 

De esta forma, fueron capaces de encontrar cinco localizaciones en el cerebro que, junto a seis de las palabras, constituían los mejores indicadores para identificar a los pacientes en riesgo de suicidarse. Los investigadores utilizaron estos hallazgos para desarrollar una herramienta de aprendizaje automático que consiguió identificar a 15 de los 17 pacientes suicidas, y a 16 de los 17 sujetos de control. Posteriormente, los pacientes suicidas se separaron en dos grupos, en uno de los cuales había nueve personas que habían intentado suicidarse, y en el otro ocho personas que no habían llegado a intentarlo. Entrenaron entonces de nuevo la herramienta, que nuevamente resultó eficaz para identificar a 16 de los 17 pacientes.

Aunque son necesarios nuevos ensayos, y estos científicos continúan trabajando en nuevos proyectos de aprendizaje automático que ayudarán a predecir otros problemas de salud mental como el trastorno depresivo mayor, se espera que la inteligencia artificial se utilice como una nueva estrategia diagnóstica que ayude a los psicoterapeutas a determinar cuáles son los pacientes en riesgo de suicidio y a prevenirlo.

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'Fuente: 'Sociedad Española de Neurología''