La nueva tecnología informática identifica el comportamiento suicida a partir de las palabras

La tecnología informática conocida como aprendizaje automático puede evaluar las palabras habladas o escritas de una persona e identificar con precisión si esa persona tiene tendencias suicidas, una enfermedad mental pero no suicida o ninguna de las dos.

La nueva herramienta informática tiene una precisión de hasta un 93 por ciento para clasificar correctamente a una persona suicida y un 85 por ciento de precisión para identificar a una persona que tiene tendencias suicidas, que tiene una enfermedad mental pero que no tiene tendencias suicidas ni ninguna de las dos.

Estos resultados proporcionan evidencia sólida para el uso de tecnología avanzada como una herramienta de apoyo a la toma de decisiones para ayudar a los médicos y cuidadores a identificar y prevenir el comportamiento suicida, dicen los investigadores del Centro Médico del Hospital Infantil de Cincinnati.

"Estos enfoques computacionales brindan oportunidades novedosas para aplicar innovaciones tecnológicas en la atención y prevención del suicidio, y seguramente es necesario", dice John Pestian, Ph.D., profesor en las divisiones de Informática Biomédica y Psiquiatría y autor principal del estudio.

“Cuando miras las instalaciones de atención médica, ves un tremendo apoyo de la tecnología, pero no tanto para aquellos que se preocupan por enfermedades mentales. Solo ahora nuestros algoritmos son capaces de apoyar a esos cuidadores.

Esta metodología se puede extender fácilmente a escuelas, refugios, clubes juveniles, centros de justicia juvenil y centros comunitarios, donde la identificación más temprana puede ayudar a reducir los intentos de suicidio y las muertes ".

El estudio aparece en la revistaSuicidio y conducta potencialmente mortal, una revista líder en la investigación del suicidio.

El Dr. Pestian y sus colegas inscribieron a 379 pacientes en el estudio entre octubre de 2013 y marzo de 2015 de departamentos de emergencia y centros para pacientes hospitalizados y ambulatorios en tres sitios.

Los inscritos incluyeron pacientes que tenían tendencias suicidas, fueron diagnosticados como enfermos mentales y no suicidas, o ninguno de los dos, sirviendo como grupo de control.

Cada paciente completó escalas de calificación conductual estandarizadas y participó en una entrevista semiestructurada respondiendo cinco preguntas abiertas para estimular la conversación, como "¿Tiene esperanza?" "¿Estás enojado?" y "¿Duele emocionalmente?"

Los investigadores extrajeron y analizaron el lenguaje verbal y no verbal de los datos. Luego utilizaron algoritmos de aprendizaje automático para clasificar a los pacientes en uno de los tres grupos.

Los resultados mostraron que los algoritmos de aprendizaje automático pueden identificar las diferencias entre los grupos con una precisión de hasta el 93 por ciento. Los científicos también notaron que los pacientes de control tendían a reír más durante las entrevistas, suspirar menos y expresar menos ira, menos dolor emocional y más esperanza.

Fuente: Centro Médico del Hospital Infantil de Cincinnati / EurekAlert