La intel·ligència artificial detecta la depressió oculta en un text escrit

Un model d'aprenentatge automàtic desenvolupat per especialistes canadencs aconsegueix identificar signes precoços de depressió analitzant textos escrits a les xarxes socials, com per exemple missatges de Twitter.

La intel·ligència artificial detecta la depressió oculta en un text escrit
Es llegeix en minuts

El Periódico

Científics de la Universitat d’Alberta han creat un model informàtic partint de tècniques d’intel·ligència artificial que reconeix signes de depressió en la comunicació escrita quotidiana, per exemple, en els textos compartits a les xarxes socials. D’acord a una nota de premsa, només amb un missatge a Twitter la nova tecnologia aconsegueix reconèixer el llenguatge depressiu.

 La investigació permet crear models predictius que reconeixen amb eficàcia els aspectes lingüístics que caracteritzen la comunicació escrita de les persones amb depressió. Per desenvolupar els algoritmes, els científics van analitzar missatges a internet de persones que s’identifiquen com a depressives.

 Amb aquesta informació, els especialistes van identificar pistes lingüístiques que es reiteraven en el discurs de les persones amb depressió, i van poder produir l’innovador sistema informàtic que aplica la intel·ligència artificial a un problema psicològic amb un impacte creixent socialment.

 L’esquema de desenvolupament i funcionament del model d’aprenentatge automàtic integra dos universos de paraules: d’una banda, termes específics que s’han pogut identificar i que es relacionen directament amb la patologia en qüestió i, de l’altra, vocables del llenguatge general que poden indicar igualment una tendència depressiva d’acord a una comprensió semàntica en context.

 El llenguatge de la depressió

 Els responsables de l’estudi van remarcar que la investigació és pionera quant al descobriment i utilització de pautes lingüístiques especifiques en la comunicació de persones amb depressió. També van destacar que l’aplicació d’intel·ligència artificial ofereix un ampli camp d’acció, i pot utilitzar-se en altres contextos més enllà de Twitter i altres xarxes socials.

 Tot i que va ser desenvolupada en idioma anglès, també podria adaptar-se a altres idiomes. Alhora, els algoritmes serien capaços de treballar sense més inconvenients en tota mena de plataformes. De moment, el model d’aprenentatge automàtic ha sigut entrenat per identificar el llenguatge depressiu en els tuits, o sigui les publicacions realitzades a Twitter, una xarxa social o plataforma de ‘microblogging’ amb al voltant de 340 milions d’usuaris actius.

 Aplicacions en diferents contextos

 Els usos per a aquesta nova tecnologia són realment il·limitats. Els seus creadors indiquen que es podria integrar un sistema de xat per a persones grans per poder detectar signes de depressió o problemes relacionats amb la solitud. A més, seria de gran utilitat per identificar els mateixos símptomes, o fins i tot inconvenients lligats a abusos de tot tipus, monitorant la participació d’adolescents i joves a les xarxes socials.

 En el mateix sentit, els professionals de la salut poden beneficiar-se amb aquesta eina d’intel·ligència artificial des de dos enfocaments diferents. D’una banda, per utilitzar-la en eines de prevenció i diagnòstic precís. En segon terme, per portar endavant un seguiment més eficient dels tractaments realitzats, comprovant la seva efectivitat i descobrint recaigudes o canvis en la situació dels pacients.

 Referència

Et pot interesar

 Augmenting Semantic Representation of Depressive Language: From Forums to Microblogs.Nawshad Farruque, Osmar Zaiane and Randy Goebel. ECML PKDD 2019. Lecture Notes in Computer Science, vol 11908 (2019).DOI:https://www.doi.org/10.1007/978-3-030-46133-1_22

 Foto: Yuttana Koedpradit. Unsplash.