Un algoritmo de aprendizaje mecánico puede detectar señales de ansiedad y depresión en los patrones de niños pequeños, potencialmente entregando una manera rápida y fácil de diagnosticar las condiciones mentales de los infantes.
1 de cada 5 niños sufre de ansiedad y depresión, condición conocida como “desórdenes de interiorización“. Sin embargo, debido a que los niños menores de 8 años no pueden articular confiablemente su sufrimiento emocional, los expertos deben tratar de inferir su estado mental y reconocer potenciales problemas mentales.
Los trámites que conlleva conseguir un psicólogo infantil atrasan la llegada de un tratamiento que muchas veces es de vida o muerte.
“Necesitamos pruebas objetivas y rápidas para detectar a los niños que están sufriendo”, afirma Ellen McGinnis, psicóloga clínica de la Universidad de Vermont y principal autora del estudio para UVM Today.
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El diagnóstico temprano es crítico debido a que los niños responden bien a los tratamientos cuando su cerebro todavía se está desarrollando, lo que disminuye las probabilidades de un posible suicidio.
McGinnis, junto con ingenieros bioquímicos de la Universidad de Vermont, han estado buscando maneras de usar la Inteligencia Artificial para realizar diagnósticos de forma más rápida y confiable.
Los investigadores usaron una versión adaptada de una prueba que induce estrés o ansiedad en los objetos de estudio.
Luego, se le pidió improvisar una historia de 3 minutos a un grupo de 71 niños entre las edades de 3 a 8 años. Posteriormente se les informó que se les evaluaría según que tan interesante fuese dicho cuento.
El encargado del experimento sólo entregó respuestas neutrales o negativas. Luego de 90 segundos, sonó una alarma y esta se repitió cuando al niño le quedaban 30 segundos, para que el juez les dijera cuanto tiempo les quedaban.
“La prueba está diseñada para ser estresante, y para hacer sentir a los niños que estaban siendo juzgados“, afirmó McGillis.
Los niños también fueron diagnosticados gracias a una evaluación parental, para identificar algún desorden internalizado del niño.
Los investigadores usaron algoritmos para analizar características estadísticas de grabaciones de audio de la historia de cada uno de los niños.
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Descubrieron que el algoritmo era altamente excitoso al momento de diagnosticar a los niños, y a la mitad de las fases de grabación, fue quien más rápido tuvo un diagnóstico.
“El algoritmo fue capaz de identificar estos problemas infantiles con 80% de presición“, concluyó McGinnis.
Martes / 22:30 / CNN Chile
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