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.

10/11/2017

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.    

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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.

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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. 

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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.

Actualizado: 4 de mayo de 2023

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