Inteligencia artificial - 14 Octubre, 2021
Ayuda tecnológica para hacer frente al suicidio, un fenómeno en trágico ascenso
La COVID-19 ha disparado la preocupación por la elevada incidencia de las cifras de suicidios y de trastornos como la ansiedad y la depresión.
Un proyecto de IA en Twitter ayuda a identificar tendencias suicidas entre los usuarios de redes sociales.
Investigadores estadounidenses asisten con mensajes de texto a pacientes con trastorno bipolar y esquizofrenia.
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La salud mental ha sido una de las grandes damnificadas por la pandemia, cuyas consecuencias sociales, económicas y familiares han mermado notablemente el estado de ánimo de la población, e incluso han disparado la incidencia de uno de los fenómenos que siguen siendo tabú en nuestra sociedad: el suicidio.
Los últimos datos en España arrojan resultados estremecedores: según el Instituto Nacional de Estadística (INE), en 2019 se quitaron la vida 3.671 personas, convirtiéndose en la primera causa de muerte no natural del país. Esta tendencia se mantuvo durante los cinco primeros meses de 2020, en los que se registraron 1.343 fallecimientos, según datos del INE.
Cansancio y falta de energías a causa de la pandemia
Más allá de estos casos extremos, la COVID-19 ha incidido sobre un espectro de población muy amplio: tal y como recoge un estudio realizado por el CIS a principios de 2021, casi el 42% de la población española sufrió problemas de sueño, mientras que más de la mitad de los ciudadanos se confesó “cansado o con pocas energías”.
A estos síntomas se añadieron otros como dolores de cabeza provocados por la situación emocional (afectaron al 38,7% de la población); llanto (el 35%); trastorno ansioso, que sufrió el 43,7%; o depresión, que padeció el 35% de los encuestados.
Estos datos no solo ponen de manifiesto la virulencia con la que la pandemia ha golpeado la salud mental de la población, sino también la necesidad de extender los tratamientos para intentar paliar sus efectos.
Una de estas terapias tiene que ver con la telemedicina y, más concretamente, con la asistencia remota a los pacientes.
Intervención clínica a distancia
Un estudio realizado por la Universidad de Washington ha investigado una de las formas más básicas de la atención a distancia: los mensajes de texto, y con resultados esperanzadores. Según las conclusiones del estudio, esta intervención móvil ha demostrado ser factible, aceptable, segura y prometedora desde un punto de vista clínico. Su éxito se debe a que se trata de una metodología muy sencilla y fácilmente asumible por los terapeutas, hecho que la convierte en una herramienta de apoyo a la atención muy valiosa.
El estudio tuvo como protagonista a medio centenar de pacientes con diversas enfermedades mentales, en su mayoría esquizofrenia o trastornos bipolares. A través del envío de mensajes de texto cortos, los terapeutas acompañaban a sus pacientes en diversos momentos de su día a día: por ejemplo, les recordaban sus citas médicas, les enviaban información sobre sus enfermedades y les ofrecían técnicas para analizar y superar situaciones de estrés, como ejercicios de relajación.
Cada participante envió y recibió una media de cuatro mensajes diarios y, al finalizar el estudio la mayoría se mostró menos deprimida y sufría cuadros de manía persecutoria más leves que los 12 pacientes que solo habían recibido la terapia estándar.
Aunque aún no existe una evaluación de resultados a medio y largo plazo, este tipo de apoyo terapéutico puede ser muy útil en casos graves en los que resulta difícil asistir a una consulta presencial.
Plataforma de realidad virtual
Desde un punto de vista más inmersivo, la plataforma de realidad virtual Psious ha sido diseñada para prestar apoyo a la práctica clínica de los profesionales que trabajan en el ámbito de la salud mental.
Esta plataforma cuenta con más de 70 entornos de Realidad Virtual, Realidad Aumentada y vídeos en 360o que ayudan a los terapeutas a completar tratamientos contra trastornos como fobias, pánico, ansiedad, TOC, etc. Esta herramienta utiliza la técnica de la exposición para someter al paciente a situaciones de estrés calculado para ayudarle a superar esas situaciones. A través de un panel de control, el especialista monitoriza la experiencia del paciente a través del seguimiento de valores fisiológicos como la sudoración de la piel, y evalúa sus respuestas.
Limitaciones de las apps
Además de estas soluciones, la tecnología móvil también ha diseñado herramientas para superar situaciones extremas como el suicidio, aunque muy pocas resultan funcionales.
Según un estudio de la revista BMC Medicine, el 93% de las apps diseñadas para la prevención de este fenómeno no garantizan las seis estrategias que establecen las guías clínicas de la Organización Mundial de la Salud y de países como el Reino Unido:
- Seguimiento del estado de ánimo y los pensamientos suicidas.
- Desarrollo de un plan de seguridad.
- Recomendación de actividades para disuadir los pensamientos suicidas.
- Información y artículos educativos sobre signos de suicidio.
- Acceso a redes de apoyo.
- Asesoramiento de emergencia.
La mayoría de las casi 70 aplicaciones analizadas incluían uno o varios de estos parámetros, pero no ofrecían el enfoque integral que este tipo de situaciones requiere.
Algoritmos para detectar patrones suicidas
Donde sí resulta efectivo el uso de la tecnología, concretamente la Inteligencia Artificial, es en la detección de este tipo de conductas.
Un grupo de investigadores de la Universidad Pompeu Fabra de Barcelona ha desarrollado un proyecto denominado STOP que utiliza un algoritmo de análisis de textos, imágenes y actividades en la red social Twitter para detectar patrones de comportamiento suicida con un 85 % de precisión.
Según este estudio, los cerca de 8.000 tuits por segundo que publica Twitter ofrecen información muy valiosa para diversos ámbitos, entre ellos el de la salud mental. Por eso los investigadores decidieron entrenar varios algoritmos de IA para que fueran capaces de distinguir patrones de alto y bajo riesgo de suicidio, con datos etiquetados por expertos en salud mental y de una forma completamente anónima.
Este análisis ha permitido comprobar que las personas con mayor riesgo de suicidio utilizan determinados patrones como hablar en primera persona; recurren a las negaciones con frecuencia; publican imágenes relacionadas con su salud mental; tienen menos contactos; escriben textos breves, y su actividad es mayor los fines de semana y por la noche.
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