La app que detecta la depresión

Se llama «MoodCapture» y la han creado investigadores de la Universidad de Dartmouth, en Estados Unidos.

Usa inteligencia artificial combinada con un software de procesamiento de imágenes faciales para detectar a través de la mirada, el movimiento de los ojos, la posición de la cabeza o la rigidez muscular y los detalles del fondo de la imagen (si el usuario está con gente o no, por ejemplo) la aparición de la depresión.

Y lo hace antes de que el usuario sepa siquiera que algo anda mal.

En un estudio de 177 personas diagnosticadas con trastorno depresivo la app identificó correctamente los síntomas de depresión con un 75% de precisión. Todo un hito.

Lo hace a través de la cámara frontal del móvil. Para ello, la aplicación "memoriza" las expresiones faciales del usuario del móvil cada vez que este desbloquea su teléfono y las escudriña en busca de señales o gestos asociados a la depresión.

En caso afirmativo, "MoodCapture" emite una notificación al usuario para recomendarle que se ponga en manos de un profesional.

Dado la precisión de sus resultados, la aplicación podría estar disponible para el público en los próximos cinco años con un mayor desarrollo, afirman los investigadores en un comunicado.

El estudio ha sido publicado en "arXiv" antes de presentarlo en la conferencia CHI 2024 de la Association of Computing Machinery en mayo.

Todos los artículos presentados en CHI son revisados ​​por pares antes de su aceptación y se publicarán en las actas de la conferencia.

"Esta es la primera vez que se han utilizado imágenes naturales para predecir la depresión", dijo Andrew Campbell, autor correspondiente del artículo y profesor de Ciencias de la Computación de Dartmouth, que destacó que la app lo logra de forma no intrusiva.

"La gente usa software de reconocimiento facial para desbloquear sus teléfonos cientos de veces al día", dijo Campbell, cuyo teléfono demostró recientemente que lo había hecho más de 800 veces en una semana.

"MoodCapture utiliza una tecnología similar de reconocimiento facial con aprendizaje profundo y hardware de inteligencia artificial, por lo que existe un enorme potencial para ampliar esta tecnología sin ningún aporte o carga adicional para el usuario", aseveró.

Para el estudio, la aplicación capturó 125.000 imágenes de participantes en el transcurso de 90 días. Las personas en el estudio dieron su consentimiento para que les tomaran fotos con la cámara frontal de su teléfono, pero no sabían cuándo estaba sucediendo.

Se utilizó un primer grupo de participantes para lograr que "MoodCapture" reconociera la depresión. Fueron fotografiados en ráfagas aleatorias usando la cámara frontal del teléfono mientras respondían a la pregunta: "Me he sentido deprimido, deprimido o desesperado".

Los investigadores utilizaron inteligencia artificial de análisis de imágenes en estas fotografías para que el modelo predictivo de "MoodCapture" pudiera aprender a correlacionar los autoinformes de sentirse deprimido con expresiones faciales específicas y características ambientales como colores dominantes, iluminación, ubicaciones de las fotografías y la cantidad de personas en la imagen.

El concepto es que cada vez que un usuario desbloquea su teléfono, MoodCapture analiza una secuencia de imágenes en tiempo real.

El modelo de IA establece conexiones entre las expresiones y los detalles del fondo que se consideran importantes para predecir la gravedad de la depresión, como la mirada, los cambios en la expresión facial y el entorno de una persona.

Con el tiempo, MoodCapture identifica características de la imagen específicas del usuario. Por ejemplo, si alguien aparece constantemente con una expresión plana en una habitación con poca luz durante un período prolongado, el modelo de IA podría inferir que esa persona está experimentando la aparición de una depresión.

Los investigadores probaron el modelo predictivo haciendo que un grupo separado de participantes respondiera la misma pregunta PHQ-8 mientras MoodCapture los fotografiaba y analizaba sus fotografías en busca de indicadores de depresión basándose en los datos recopilados del primer grupo. Es este segundo grupo el que MoodCapture AI determinó correctamente si estaba deprimido o no con un 75% de precisión.

"Esto demuestra un camino hacia una poderosa herramienta para evaluar el estado de ánimo de una persona de forma pasiva y utilizar los datos como base para una intervención terapéutica", dijo Campbell, señalando que una precisión del 90% sería el umbral de un sensor viable.

"Mi sensación es que una tecnología como ésta podría estar disponible para el público dentro de cinco años. Hemos demostrado que esto es factible", hizo hincapié.

Para Nicholas Jacobson , coautor del estudio y profesor asistente de ciencia de datos biomédicos y psiquiatría en el Centro de Tecnología y Salud Conductual de Dartmouth, "si podemos usar esta aplicación para predecir y comprender los rápidos cambios en los síntomas de la depresión, en última instancia podremos evitarlos y tratarlos".

Además, "cuanto antes, menos profundo será el impacto de la depresión", añade.

Jacobson anticipa que tecnologías como MoodCapture podrían ayudar a cerrar la brecha significativa entre el momento en que las personas con depresión necesitan intervención y el acceso que tienen a los recursos de salud mental.

"Decirle a alguien que algo malo le está pasando tiene el potencial de empeorar las cosas", dijo Jacobson.

"Creemos que MoodCapture abre la puerta a herramientas de evaluación que ayudarían a detectar la depresión en los momentos antes de que empeore. Estas aplicaciones deberían combinarse con intervenciones que intenten activamente interrumpir la depresión antes de que se expanda y evolucione", añadió

Se estima que una de cada diez personas que acude a la atención primaria en España tiene una depresión. En concreto, es una enfermedad que tiene una de cada cinco mujeres y uno de cada 10 hombres.