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Detectar la depresión a partir de señales faciales registradas en una app

Se ha desarrollado la primera aplicación para teléfonos inteligentes que utiliza inteligencia artificial combinada con un software de procesamiento de imágenes faciales para detectar la aparición de la depresión.

28/02/2024

Investigadores de la Universidad de Dartmouth (Estados Unidos) informan que han desarrollado la primera aplicación para teléfonos inteligentes que utiliza inteligencia artificial combinada con un software de procesamiento de imágenes faciales para detectar de manera confiable la aparición de la depresión antes de que el usuario sepa que algo anda ...

Investigadores de la Universidad de Dartmouth (Estados Unidos) informan que han desarrollado la primera aplicación para teléfonos inteligentes que utiliza inteligencia artificial combinada con un software de procesamiento de imágenes faciales para detectar de manera confiable la aparición de la depresión antes de que el usuario sepa que algo anda mal.

Llamada MoodCapture, la aplicación utiliza la cámara frontal de un teléfono para capturar las expresiones faciales de una persona y su entorno durante el uso regular, luego evalúa las imágenes en busca de señales clínicas asociadas con la depresión. En un estudio de 177 personas diagnosticadas con trastorno depresivo mayor, la aplicación identificó correctamente los primeros síntomas de depresión con un 75% de precisión.

Estos resultados sugieren que la tecnología podría estar disponible públicamente en los próximos cinco años con un mayor desarrollo, dijeron los investigadores, que trabajan en el Departamento de Ciencias de la Computación de Dartmouth y en la Facultad de Medicina Geisel de dicha universidad. El equipo publicó su artículo en la base de datos preimpresa arXiv antes de presentarlo en la conferencia CHI 2024 de la Association of Computing Machinery en mayo.

MoodCapture utiliza una tecnología similar de reconocimiento facial con aprendizaje profundo y hardware de inteligencia artificial, por lo que existe un enorme potencial para ampliar esta tecnología sin ningún aporte o carga adicional para el usuario. Una persona simplemente desbloquea su teléfono y MoodCapture conoce la dinámica de su depresión y puede sugerirle que busque ayuda.

Para el estudio, la aplicación capturó 125.000 imágenes de participantes en el transcurso de 90 días. Las personas en el estudio dieron su consentimiento para que les tomaran fotos con la cámara frontal de su teléfono, pero no sabían cuándo estaba sucediendo.

Se utilizó un primer grupo de participantes para programar MoodCapture para reconocer la depresión. Fueron fotografiados en ráfagas aleatorias usando la cámara frontal del teléfono mientras respondían a la pregunta: "Me he sentido deprimido, deprimido o desesperado". La pregunta proviene del Cuestionario de salud del paciente de ocho puntos o PHQ-8, que utilizan los médicos para detectar y controlar la depresión mayor.

Los investigadores utilizaron inteligencia artificial de análisis de imágenes en estas fotografías para que el modelo predictivo de MoodCapture pudiera aprender a correlacionar los autoinformes de sentirse deprimido con expresiones faciales específicas (como la mirada, el movimiento de los ojos, la posición de la cabeza y la rigidez muscular) y características ambientales como como colores dominantes, iluminación, ubicaciones de las fotografías y la cantidad de personas en la imagen.

El concepto es que cada vez que un usuario desbloquea su teléfono, MoodCapture analiza una secuencia de imágenes en tiempo real. El modelo de IA establece conexiones entre las expresiones y los detalles del fondo que se consideran importantes para predecir la gravedad de la depresión, como la mirada, los cambios en la expresión facial y el entorno de una persona.

Con el tiempo, MoodCapture identifica características de la imagen específicas del usuario. Por ejemplo, si alguien aparece constantemente con una expresión plana en una habitación con poca luz durante un período prolongado, el modelo de IA podría inferir que esa persona está experimentando la aparición de una depresión.

Los investigadores probaron el modelo predictivo haciendo que un grupo separado de participantes respondiera la misma pregunta PHQ-8 mientras MoodCapture los fotografiaba y analizaba sus fotografías en busca de indicadores de depresión basándose en los datos recopilados del primer grupo. Es este segundo grupo el que MoodCapture AI determinó correctamente si estaba deprimido o no con un 75% de precisión.

Tecnologías como MoodCapture podrían ayudar a cerrar la brecha significativa entre el momento en que las personas con depresión necesitan intervención y el acceso que tienen a los recursos de salud mental. Una aplicación de inteligencia artificial como MoodCapture idealmente sugeriría medidas preventivas como salir o hablar con un amigo en lugar de informar explícitamente a una persona que puede estar entrando en un estado de depresión.

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