Madrid.- Un método basado en tecnología de aprendizaje automático y desarrollado por investigadores españoles que permite identificar tempranamente los síntomas de la depresión mediante el análisis de palabras escritas en un texto. Fue desarrollado por investigadores de la Escuela de Ingenieros Técnicos Superiores de Telecomunicación de la Universidad Politécnica de Madrid y las conclusiones de su trabajo se publicaron en la revista Ciencias Aplicadas. Los investigadores explican que este método podría promover significativamente la detección temprana de signos de depresión, introduciendo un enfoque basado en el aprendizaje automático que ha mostrado resultados prometedores en la detección de la depresión en documentos.
El investigador Sergio Muñoz, del Grupo de Sistemas Inteligentes de la Politécnica, destacó la importancia de utilizar este método en entornos educativos, plataformas o foros donde los estudiantes escriben y se comunican mediante texto, así como las posibilidades que puede aportar a los estudiantes. Detección temprana de síntomas de depresión. En declaraciones a EFE, Sergio Muñoz explicó que el trabajo que realizan es experimental y que utilizan datos extraídos de la plataforma Reddit, un agregador de contenidos que opera a nivel mundial como un foro social en el que millones de usuarios pueden añadir texto.
y votar a favor o en contra del contenido publicado, asegurando que cierto contenido se destaque de otros. Muñoz enfatizó que el método se encuentra en fase experimental y aún no ha sido aplicado ni utilizado con usuarios reales, explicando que un estudio similar que les permitió detectar síntomas de estrés y ansiedad también como verificar el uso de ciertas palabras (como miedo, ataque , luchar). , muerte u otras malas palabras) están asociados con estos niveles de estrés.
A largo plazo y tras pasar distintas etapas de prueba, destaca el investigador, un método con estas características puede integrarse en diversas plataformas -redes sociales e incluso lagos de registros o informes médicos- para lograr una utilidad práctica y práctica que permita alcanzar los resultados deseados. resultados tempranos. Detectar síntomas de depresión.
Según los investigadores, este método no sólo resultó eficaz en términos de rendimiento, sino que también se presentó como una solución práctica y accesible para detectar los primeros signos de depresión. Los investigadores exploraron la eficacia de los métodos tradicionales de aprendizaje automático para detectar la gravedad de los signos de depresión y los compararon con modelos más complejos que requieren recursos computacionales más complejos; su método logra el equilibrio perfecto entre rendimiento y eficiencia. Puedes leer: Tomar antidepresivos durante el embarazo afecta el desarrollo cerebral del feto Para lograr este propósito, se ha incluido en el estudio un marco de características muy completo basado en recursos léxicos, que facilita la organización de las características del texto, la integración de señales lingüísticas, expresiones, etc.
representa emociones y esquemas cognitivos para proporcionar una comprensión integral de los indicadores psicolingüísticos. relacionado con la depresión. .
Para hacer esto, se extrajo una gran cantidad de características y se organizaron en cuatro conjuntos: sentimiento, tema, social y sintaxis. Puedes leer: La realidad de la adicción y la salud mental Los resultados muestran que las características afectivas son prominentes en la clasificación de textos para detectar la depresión, pero la inclusión de características sociales, sintácticas y temáticas mejoraría significativamente el rendimiento, dijeron los investigadores. La eficacia del método propuesto por los investigadores se evalúa mediante un estudio experimental que utiliza dos conjuntos de datos en inglés disponibles públicamente en plataformas de redes sociales.
