PLANTEAN INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA DETECTAR CONDUCTAS SUICIDAS EN LAS REDES SOCIALES

Un conjunto de investigadores, psicólogos y psiquiatras han desarrollado unos algoritmos de Inteligencia Artificial que, analizan textos, imágenes y actividades en la red social twitter, detectando patrones de comportamiento suicida con un 85 % de precisión.
Este es un proyecto llamado STOP (Suicide Prevention in Social Platforms), su objetivo es indagar y examinar los modelos de conducta suicida empleando la Inteligencia Artificial en las redes sociales.

El proyecto está dirigido por Ana Freire, investigadora en el Departamento de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones de la Universidad Pompeu Fabra de Barcelona, también ha contado con la colaboración del Centro de Visión por Computador de la UAB y del Hospital Parc Taulí de Sabadell, en Cataluña (noreste).
Los investigadores resaltan que, en España, donde cada año hay unas 3.000 víctimas de suicidios, «el tabú asociado a este fenómeno, la escasa educación en salud mental y el difícil acceso, a veces, a consultas psicológicas ocasiona que personas con problemas mentales no reciban ni un diagnóstico ni un tratamiento adecuado».
La organización mundial de la salud ha calculado que cada suicidio supone un impacto emocional en al menos seis personas del entorno de la víctima.
En este escenario, según los investigadores, que han publicado su contribución basada en técnicas de inteligencia artificial en la revista ‘Journal of Medical Internet Research’, «las redes sociales se han mostrado como un medio eficaz para detectar problemas como la depresión o los trastornos de la conducta alimentaria que, en casos muy extremos, pueden generar ideas suicidas».

Además, los investigadores, en twitter se publican alrededor de 8.000 tuits por segundo, «que contienen información muy valiosa para varios campos, pero también para analizar temas relacionados con la salud mental».
«En nuestro caso, entrenamos algoritmos de inteligencia artificial para que puedan distinguir patrones de alto riesgo y de bajo riesgo de suicidio, con datos etiquetados por expertos en salud mental y completamente anónimos, para respetar la privacidad de los usuarios», explican en su trabajo, que es el primero que trata este problema analizando textos en español mientras tiene en cuenta el historial de publicaciones (tuits) de cada usuario.
Igualmente, han podido demostrar «que puede existir cierta correlación entre el contenido de las imágenes compartidas en redes sociales con la salud mental del usuario que las comparte», según afirma Jordi González, investigador del Centro de Visión por Computador (UAB), que ha participado con su equipo en el proyecto.
Ricardo Baeza-Yates (UPF) ha resaltado la importancia de algoritmos como el ahora publicado «para encontrar en redes sociales nuevos factores derivados del uso de medios digitales que puedan ayudar a un diagnóstico eficaz y contribuir a que el suicidio deje de ser un tema tabú en nuestra sociedad».
Como proyecto, STOP cuenta con una iniciativa de micro mecenazgo para ampliar la investigación a otros problemas de salud mental, como los trastornos de la conducta alimentaria.

FUENTE: LA KALLE