Prueban con éxito método para diagnosticar depresión a través de teléfonos

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Investigadores de la Universidad de Stanford (EE UU) que realizaron recientemente un estudio, los algoritmos de aprendizaje automático que permiten a los móviles identificar rostros y responder a las voces, podría ayudar a desarrollar un modelo de bajo costo para detectar los primeros síntomas.

La investigación fue dirigida por Fei-Fei Li, un destacado experto en inteligencia artificial que recientemente regresó a Stanford luego de trabajar en Google.

Para comprobar su hipótesis, los científicos introdujeron secuencias de video de personas sanas y con depresión en un modelo de aprendizaje automático que fue entrenado para aprender a partir de expresiones faciales, tonos de voz y palabras. Los datos se obtuvieron mediante más de 50 horas de entrevistas a los 142 participantes del experimento.

En cada entrevista clínica se obtuvo un modelo en 3D del rostro del participante, la grabación de su discurso en audio y visualizada con un espectrograma, y la transcripción escrita de su discurso. Los científicos querían identificar las características del habla y las expresiones faciales de las personas con depresión.

Tras ser entrenado, el modelo fue puesto a prueba después y pudo detectar un trastorno depresivo mayor en más del 80 % de las veces. Si bien la iniciativa se encuentra en una etapa temprana, los investigadores sugieren que algún día podría proporcionar una forma más fácil de diagnosticar y ayudar a los pacientes y profesionales de la salud.

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