La aplicación está en fase de prueba y necesita que los médicos la apliquen a sus pacientes para obtener mejores resultados
La aplicación está en fase de prueba y necesita que los médicos la apliquen a sus pacientes para obtener mejores resultados

La Inteligencia Artificial (IA) está cada vez más presente en nuestras vidas. Y el ámbito de la salud no escapa de la misma. Tan es así, que investigadores argentinos desarrollaron una aplicación móvil que ayuda a diagnosticar esquizofrenia a través del análisis del discurso de pacientes.

Con ese objetivo, directamente relacionado con la psiquiatría, trabaja abocado a temas de inteligencia artificial y neurociencias el doctor Diego Fernandez Slezak, investigador del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET) en el Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación (ICC, CONICET-UBA).

La herramienta aún está en fase de prototipo. "Conseguir datos por medio de los psiquiatras es fundamental para poder terminar de desarrollar la aplicación", aclara el doctor en Ciencias de la Computación.

Esta aplicación, registra un discurso, lo analiza automáticamente y detecta, según los patrones del habla –cantidad de verbos usados por el hablante y su coherencia discursiva
Esta aplicación, registra un discurso, lo analiza automáticamente y detecta, según los patrones del habla –cantidad de verbos usados por el hablante y su coherencia discursiva

Slezack está en conversaciones con médicos de varias instituciones, para tener la posibilidad de que los profesionales utilicen la App para tomar las entrevistas de los pacientes y, con esos datos, poder hacer los análisis en el laboratorio, con el objetivo de perfeccionar la capacidad predictiva.

Esta aplicación, registra un discurso, lo analiza automáticamente y detecta, según los patrones del habla –cantidad de verbos usados por el hablante, coherencia discursiva- la probabilidad de padecer esquizofrenia. Además, podría utilizarse para pruebas de plagio o como detector de mentiras.

Cómo surgió la idea

En 2014, cuando el equipo liderado por Slezak publicó un paper en colaboración con gente de Columbia, sobre el análisis del discurso de 34 pacientes que habían concurrido a una guardia en Estados Unidos.

"Nos pasaron textos de potenciales pacientes esquizofrénicos, textos con las entrevistas que los psiquiatras les habían hecho en la guardia", adelanta Slezak.

De esas entrevistas, los psiquiatras norteamericanos no habían podido diagnosticar a los pacientes más allá de identificarlos como "clínicamente de alto riesgo" (CHR), porque para el diagnóstico de esquizofrenia se necesita un seguimiento de meses de entrevistas y protocolos, a menos que el paciente que acuda a la guardia esté en medio de un brote.

"Lo que hicimos con esas entrevistas fue desarrollar un análisis automático de los textos y cuantificar los mensajes a través de ciertas características, y predecir qué pacientes de alto riesgo iban a desatar esquizofrenia", rememora Slezak.

De aquellos 34 pacientes, cinco padecieron esquizofrenia: el cálculo del grupo a través de su método fue un ciento por cien efectivos. Con esa experiencia a cuestas, el desafío, ahora, es validar la prueba con más cantidad de pacientes. Para convertir la idea en una aplicación móvil que pueda utilizarse para acortar los tiempos del diagnóstico en la práctica de los psiquiatras.

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