Abstract design made of head outlines, lights and abstract design elements on the subject of intelligence, consciousness, logical thinking, mental processes and brain power
Durante años Facebook ha estado invirtiendo en inteligencia artificial en diferentes campos para construir el núcleo de su negocio de publicidad al conocer mejor que nadie nuestros gustos y aficiones con todo lo que publicamos. Pero a principios de este mes la compañía comenzó a dar otros usos menos comerciales y más nobles a algunas de esas herramientas de inteligencia artificial: impedir que la gente se quite la vida a través de Facebook Live. Sin duda no se trata únicamente de un gesto altruista ya que no es buena publicidad para la empresa que se hayan reportado los primeros casos de suicidio retransmitidos en directo desde esta plataforma, pero sí es un gran paso que logra salvar vidas.
Pero Facebook no es la única compañía que esta utilizando la inteligencia artificial con el objetivo de prevenir el suicidio. Profesionales médicos están investigando nuevas plataformas impulsadas con esta tecnología de inteligencia artificial que es capaz de capturar cantidades enormes datos y aprender de ellos. El objetivo es construir modelos predictivos para adaptar en las intervenciones con estas personas. Las tasas de suicidio han llegado a su máximo histórico en 2014, el último año del que se tienen datos registrados. Las medidas de prevención se han centrado históricamente en la reducción del acceso de las personas a armas de fuego y pastillas, o en educar a los médicos a reconocer mejor estos riesgos para que puedan tomar medidas preventivas. El problema es, que desde hace más de 50 años, los profesionales han basado la correlación del suicidio en las personas con riesgo de depresión y con abuso de drogas cuando la complejidad de los suicidios es mayor.
La inteligencia artificial ofrece la posibilidad de identificar a las personas más propensas al suicidio con mayor precisión, la creación de oportunidades para intervenir mucho antes de que estas personas piensen en esta posibilidad y se planteen suicidarse. Un estudio publicado a finales de este mes utiliza una máquina de aprendizaje para predecir con un porcentaje de entre un 80 a un 90% de exactitud si alguien va a intentar un suicidio en los próximos dos años. Para lograrlo se analizaron los registros médicos electrónicos anónimos de más de dos millones de pacientes en Tennessee, por profesionales de la Universidad del Estado de Florida que estaban entrenados en la creación de algoritmos para aprender qué combinación de factores, desde las recetas de los medicamentos al dolor expresado por los pacientes o el número de visitas a urgencias cada año, predijeron un suicidio.
Su técnica es similar a las técnicas que está utilizando Facebook para prevenir el suicidio analizando automáticamente las publicaciones de texto de sus usuarios. La red social ya tenía un sistema en el que los usuarios pueden comunicar que determinados mensajes sugieren que un usuario está en riesgo de producirse un daño a sí mismo. Facebook ha utilizado esos informes reportados por otras personas para entrenar a un algoritmo para reconocer mensajes similares y ya se está probando en los EE.UU. A medida que ese algoritmo reconozca esos mensajes con un riesgo de que se desencadene un episodio de autolesiones por parte de los usuarios que lo publican, Facebook activará que la opción de reportar un mensaje por “suicidio o autolesiones” aparezca de forma más prominente en las pantallas de los usuarios que le siguen. En un post personal, Mark Zuckerberg describió cómo la compañía está integrando este piloto con otras medidas de prevención del suicidio, como la posibilidad de llegar a alguien en riesgo de que se suicide, a través de una secuencia de vídeo en directo
El siguiente paso sería que la inteligencia artificial pudiese analizar los comentarios de vídeo, audio y texto de forma simultánea y no sólo las publicaciones de texto de los usuarios. Pero se trata de una obra de ingeniería mucho más complicada. Los investigadores tienen un buen control sobre el tipo de palabras que la gente usa cuando están hablando acerca de su propio dolor y sus estados emocionales. Sin embargo, en una transmisión en vivo, el único texto proviene de los comentarios de la gente que lo está viendo. En cuanto al vídeo en sí, los ingenieros de software ya han descubierto maneras de cortar automáticamente un vídeo cuando alguien está desnudo en la pantalla, por lo que están usando técnicas similares para detectar la presencia de una pistola o un cuchillo.
Lo ideal sería que, sin embargo, se pudiese intervenir incluso antes. Eso es lo que una compañía estadounidense está tratando de hacer, mediante la recopilación de todo tipos de datos. Cogito, una empresa financiado por DARPA del MIT, está probando una aplicación que crea una imagen de la salud mental de un usuario con sólo escuchar el sonido de su voz durante el día. El software recopila todas las cosas que dicen los usuarios en un día, recogiendo información que denote señales de depresión y otros cambios de humor. Cogito Companion analiza el tono, la energía, la fluidez del habla y los niveles de compromiso con una conversación y al mismo tiempo utiliza el acelerómetro del teléfono para averiguar el nivel de actividad del usuario, que es un fuerte indicador de la depresión. De momento están recogiendo un flujo de información sobre los estados de ánimo de los usuarios y sus comportamientos que está siendo muy beneficioso para los profesionales médicos en los ensayos que se están realizando en el Hospital Brigham and Women de Boston, Massachusetts.
Entre todos los sensores que hay en el teléfono móvil como la cámara, el micrófono y los mensajes de texto que se envían, se podrían recoger multitud de datos que podrían alertar a través de dispositivos que una persona está en riesgo de sufrir una enfermedad mental antes de que está acabe apareciendo. Lejos de las controversias evidentes que hay en temas de privacidad y cómo se podría resolver legalmente, es innegable que toda esa información bien analizada a través de los algoritmos podría ser de gran utilidad para detectar precozmente enfermedades mentales.