Enfermedades como el estrés, la depresión, ansiedad e incluso la esquizofrenia podrían próximamente ser diagnosticadas por aplicaciones de reconocimiento de voz. Aunque solo se han hecho las primeras pruebas, su desarrollo podría descomprimir la necesidad por atenciones de problemas psicológicos que ha aumentado estos años con la pandemia.
Uno de los grandes efectos a nivel mundial que han tenido estos dos años de pandemia ha sido el deterioro de la salud mental de las personas. Solo en Estados Unidos, por ejemplo, uno de cada cinco adultos padeció enfermedades mentales, según un informe de la Alianza Nacional sobre Enfermedades Mentales de ese país. Las atenciones de este tipo van en aumento, y aunque cueste creerlo, los profesionales de la salud están buscando apoyo en tecnologías de inteligencia artificial que podrían agilizar los diagnósticos.
Investigadores de la materia creen que el sonido de la voz podría ser un gran soporte para analizar la salud mental. Es por eso que se han desarrollado diferentes aplicaciones y herramientas que ofrecen evaluaciones en tiempo real a profesionales en centros telefónicos y de telemedicina.
Los psicólogos saben que algunos de estos desórdenes se pueden relacionar con la forma de comunicarnos: no solo que dice la persona, sino de cómo se dice. María Espinola, psicóloga y profesora adjunta de la Facultad de Medicina de la Universidad de Cincinnati explica que en los pacientes deprimidos “su modo de hablar, por lo general, es más monótono, plano y tranquilo. También emplean una gama de tonos más reducida y un volumen más bajo. Hacen más pausas y se detienen con mayor frecuencia”.
De la misma forma, quienes sufren de ansiedad “tienden a hablar más rápido. Les cuesta más trabajo respirar”.
Te podría interesar: Diagnosticar TEA en niñas sería más difícil
Así, estos patrones vocales son usados para pronosticar enfermedades como las ya mencionadas, además de esquizofrenia y trastorno de estrés postraumático. E integrándolos en algoritmos de aprendizaje, con el uso de grabaciones de voz, pueden llegar a ser muy útiles en este tipo de tecnologías inteligentes.
“La tecnología que estamos usando ahora puede detectar características que pueden ser significativas y que ni siquiera el oído humano puede captar (…) Hay mucho interés por encontrar indicadores biológicos o más objetivos para el diagnóstico psiquiátrico que rebasen las formas más subjetivas de evaluación que se usan tradicionalmente, como las entrevistas calificadas por un médico o las evaluaciones de los autoinformes”, señaló Kate Bentley, profesora de Medicina en Harvard y psicóloga en el Hospital de Massachusetts a The New York Times.
Mental Fitness, por ejemplo, es una app gratuita descrita como “un producto para registrar y monitorear la salud mental que se activa con la voz”, que con una entrada verbal de 30 segundos es capaz de calificar tu salud mental en una escala de 1 a 100.
Con un funcionamiento similar, StressWaves Test es una herramienta libre pago en internet que evalúa niveles de estrés mediante grabaciones -respuestas a preguntas guía- de una extensión de un minuto. Posterior a hablarle al programa, la aplicación envía un dictamen por correo electrónico.
También existe Kintsugi, un asistente digital que permite a profesionales de salud en centro telefónicos y de telemedicina, reconocer a los pacientes que estarían necesitados de un mayor apoyo.
Y aunque estas tecnologías ya se encuentran disponibles, es cierto que necesitan cada vez un mayor desarrollo y mantención de sus algoritmos. “Para que los modelos de aprendizaje automático funcionen bien, en verdad hay que contar con un conjunto de datos muy grande, diverso y sólido”, sostuvo Grace Chang, una de las fundadoras de Kintsugi.
Los primeros resultados son esperanzadores, pero las desconfianzas a cómo se administran estas aplicaciones y herramientas se ha convertido en uno de los grandes problemas.
¿Puede la tecnología dar apoyo a problemas sociales tan complejos como la deficiencia de la salud mental? Solo el tiempo será capaz de dar respuesta.
TAMBIÉN TE PUEDE INTERESAR
