Desarrollan una inteligencia artificial que puede diagnosticar el estrés postraumático analizando la voz

MADRID, 22 (EUROPA PRESS)

Investigadores de la Facultad de Medicina de la Universidad de Nueva York (Estados Unidos) han desarrollado una inteligencia artificial (IA) que puede diagnosticar el trastorno de estrés postraumático (TEPT) analizando simplemente la voz. Según sus hallazgos, que se han publicado en la revista 'Depression and Anxiety', esta herramienta puede distinguir con una con una precisión del 89 por ciento entre las voces de los afectados y los que no.

Más del 70 por ciento de los adultos en todo el mundo experimentan un evento traumático en algún momento de sus vidas, y hasta el 12 por ciento de las personas en algunos países sufren de TEPT. Las personas con la afección experimentan una angustia fuerte y persistente cuando se les recuerda un evento desencadenante.

El diagnóstico de TEPT se determina con mayor frecuencia mediante entrevistas clínicas o una evaluación autoinformada, "ambos propensos de manera inherente a los sesgos", explican los autores del nuevo trabajo. Esto ha conducido a esfuerzos para desarrollar marcadores físicos objetivos y mensurables de la progresión del TEPT, muy parecidos a los valores de laboratorio para las afecciones médicas, pero el progreso ha sido "lento".

En este nuevo estudio, el equipo de investigación utilizó una técnica de aprendizaje estadístico llamada 'bosques aleatorios', que tiene la capacidad de aprender a clasificar a los individuos basándose en ejemplos. Tales programas de IA construyen modelos matemáticos que permiten la toma de decisiones con una precisión cada vez mayor a medida que aumenta la cantidad de datos de entrenamiento.

Los investigadores primero grabaron entrevistas diagnósticas estándar de horas de duración de 53 veteranos de Irak y Afganistán con TEPT relacionado con el servicio militar, así como de 78 veteranos sin la enfermedad. Las grabaciones se introdujeron en un software de voz para obtener un total de 40.526 funciones de voz capturadas en breves ráfagas de conversaciones, que después la IA examinó en busca de patrones.

El programa vinculó los patrones de características específicas de la voz con el TEPT, incluyendo un habla menos clara y un tono 'metálico' y 'sin vida', que habían sido reportados anteriormente como útiles en el diagnóstico. Aunque el estudio no exploró los mecanismos de la enfermedad detrás del TEPT, la teoría es que los eventos traumáticos cambian los circuitos cerebrales que procesan las emociones y el tono muscular, lo cual afecta la voz de una persona.

En el futuro, el equipo de investigación planea entrenar la herramienta de voz de la IA con más datos, validarla aún más en una muestra independiente y solicitar la aprobación para usar la herramienta clínicamente.