Un modelo usando IA y redes sociales puede ayudar a predecir la depresión y la ansiedad
Un estudio realizado por un grupo de investigadores de la Universidad de São Paulo (Brasil) muestra cómo el uso de inteligencia artificial (IA) en combinación con Twitter puede ayudar a crear modelos de predicción de ansiedad y depresión que podrían en el futuro proporcionar signos de estos trastornos antes.
El estudio comenzó con la creación de una base de datos (llamada SetembroBR), que contiene información relacionada con un corpus de textos y la red conexiones que involucra a 3.900 usuarios de Twitter que informaron haber sido diagnosticados o tratados por problemas de salud mental antes de la encuesta. El corpus incluye todos los tuits públicos publicados por estos usuarios individualmente (sin retuits), para un total de unos 47 millones de estos textos breves. Los investigadores preprocesaron el corpus para eliminar hashtags, URL, emoticonos y caracteres no estándar manteniendo los textos originales. Luego usaron una técnica de IA que enseña a las computadoras a procesar datos de una manera inspirada en el cerebro humano para así crear cuatro clasificadores de texto e incrustaciones de palabras (representaciones matemáticas dependientes del contexto de las relaciones entre palabras) usando modelos basados en representaciones de codificadores bidireccionales.
El segundo paso aún está en curso, pero ha proporcionado algunos hallazgos preliminares, como la posibilidad de detectar si una persona es probable que desarrolle depresión únicamente en función de sus amigos y seguidores en las redes sociales, sin tener en cuenta sus propias publicaciones.
El estudio también recopiló tuits de amigos y seguidores, de acuerdo con la observación de que las personas con problemas de salud mental tienden a seguir ciertas cuentas, como foros de discusión, influencers y celebridades que reconocen públicamente su depresión.
Los trastornos de la salud mental, incluidas la depresión y la ansiedad, son una preocupación mundial creciente. La Organización Mundial de la Salud (OMS) estimó sobre la base de datos de 2021 que el 3,8% de la población mundial estaba afectada por la depresión.
Según investigaciones anteriores, los problemas de salud mental a menudo se reflejan en el lenguaje utilizado por los enfermos. Este hallazgo ha dado lugar a un número considerable de estudios que involucran el procesamiento del lenguaje natural (PNL), con un enfoque en la depresión, la ansiedad y el trastorno bipolar, entre otros. Sin embargo, la mayoría de estos estudios analizan textos en inglés y no siempre coinciden con el perfil de la mayoría de los brasileños.
La conclusión fue que BERT se desempeñó mejor en términos de predicción de depresión y ansiedad, con una diferencia estadísticamente significativa entre él y LogReg, la siguiente mejor opción. Debido a que los modelos analizaron secuencias de palabras y oraciones completas, fue posible observar que las personas con depresión, por ejemplo, tendían a escribir sobre temas relacionados con ellos mismos, utilizando verbos y frases en primera persona, así como temas como la muerte, crisis y psicología.
- Fuente: MedicalXpress
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