Ciencia

La Inteligencia Artificial Podría Ayudarnos a Identificar a Las Personas Con Pensamiento Suicida

Los científicos afirman que la imagenología cerebral podría ser una herramienta vital en la prevención del suicidio, gracias a una nueva investigación que sugiere que el aprendizaje por máquina puede identificar a aquellos que están en riesgo de suicidarse.

Casi 800.000 personas mueren por suicidio cada año, y a menos que adviertan a sus amigos, familiares o su terapeuta, esas muertes son muy difíciles de predecir, pero los investigadores dicen que existen signos biológicos, enterrados en los patrones ocultos de la actividad cerebral.

inteligencia artificial identificar suicidas

“Nuestro último trabajo es único en la medida en que identifica alteraciones conceptuales asociadas con ideas y comportamientos suicidas”, explica el psicólogo Marcel Just, de la Universidad Carnegie Mellon.

“Esto nos da una ventana al cerebro y la mente, arrojando luz sobre cómo los individuos suicidas piensan sobre el suicidio y los conceptos relacionados con las emociones.”

En investigaciones previas, Just y su equipo usaron modelos computacionales para trazar el mapa de cómo el cerebro procesa pensamientos complejos, ya sean cosas como conceptos científicos o las combinaciones enredadas de ideas que representan la acción humana.

Ahora, los investigadores han usado las mismas técnicas para tratar de aislar las tendencias suicidas que podrían verse en términos de la actividad eléctrica de nuestro cerebro, buscando firmas neuronales que den respuestas emocionales como tristeza, vergüenza, ira y orgullo.

Los investigadores reclutaron a 34 adultos jóvenes, 17 de ellos eran pacientes con tendencias suicidas (aproximadamente la mitad de los cuales habían intentado suicidarse anteriormente) junto con 17 controles neurotípicos- y sometieron a los participantes a imagenología cerebral con una máquina de fMRI.

Durante los exámenes, a los individuos se les presentaron 10 palabras relacionadas con el suicidio (como “desesperado”,”sin esperanza” y “sin vida”) junto con 10 palabras positivas (como “libre de preocupaciones”) y 10 palabras negativas (como “problemas”).

A partir de la actividad cerebral que se registró y de las respuestas emocionales que indicaron los pacientes, los investigadores aislaron seis términos nuevos: crueldad, problema, despreocupado, bueno, elogio y muerte. Con estas palabras cinco áreas cerebrales se distinguieron con mayor claridad y pudieron comenzar a sacar conclusiones.

Usando este subconjunto de los datos, un algoritmo de aprendizaje por máquina entrenado para detectar las respuestas cerebrales fue capaz de identificar correctamente a los pacientes suicidas y controla el 91 por ciento de las veces: reconociendo a 15 de 17 pacientes como pertenecientes al grupo suicida, y a 16 de 17 individuos sanos.

En un experimento separado en el que el algoritmo fue entrenado exclusivamente en los 17 participantes del grupo de ideas suicidas, el software fue capaz de distinguir entre los pacientes que habían intentado suicidarse previamente y los que no lo habían hecho, haciendo lo correcto en el 94 por ciento de los casos.

El equipo notó que, en particular, las respuestas cerebrales a los términos “muerte”,”sin vida” y “desanimado” eran las más precisas.

“Las pruebas adicionales de este enfoque en una muestra más grande determinarán su generalidad y su habilidad para predecir el comportamiento suicida futuro, y podrían dar a los médicos clínicos en el futuro una manera de identificar, monitorear y tal vez intervenir con el pensamiento alterado y a menudo distorsionado que tan a menudo caracteriza a los individuos gravemente suicidas”, dice el investigador principal David Brent de la Universidad de Pittsburgh.

Sin embargo, en cuanto a esta alegación de las solicitudes de intervención, otros expertos tienen dudas considerables.

Aparte del pequeño grupo de participantes examinados en el estudio, las deficiencias tecnológicas con este tipo de pruebas podrían impedir que prácticamente se identifique a los que corren el riesgo de quitarse la vida.

“Hay muchos desafíos para el uso rutinario de su método en un entorno de atención médica”, dice el investigador de imagenología médica Derek Hill del Colegio Universitario de Londres.

“El tipo de escáner cerebral funcional que los investigadores empleados sólo está disponible en las instituciones de investigación avanzada, y requiere de pacientes cooperativos, por lo que no estaría ampliamente disponible para los pacientes de salud mental en un futuro cercano”.

En cuanto a la ilustración de cómo el pensamiento suicida puede ser identificado por patrones discretos de actividad cerebral, los comentaristas son más aceptables – hasta cierto punto.

“Sin duda, existe una base biológica para determinar si alguien se va a suicidar o no”, dijo el neurocientífico Blake Richards, de la Universidad de Toronto en Canadá, a The Verge.

“Hay una base biológica para cada aspecto de nuestra vida mental, pero la pregunta es si la base biológica para estas cosas es lo suficientemente accesible por fMRI para desarrollar una prueba confiable que se pueda usar en un entorno clínico.”

Para abordar este tipo de problemas, el equipo está estudiando ahora si los participantes que usan sensores de electroencefalografía (EEG) emiten tipos similares de actividad cerebral identificable – usando equipos de monitoreo más pequeños y mucho más portátiles que son significativamente más baratos que las costosas máquinas de fMRI.

Hasta que no se lleve a cabo esa investigación futura, no sabremos cuán efectivo sería un proxy de este tipo, pero una cosa es segura – esto es una investigación importante, y cuando se trata de salvar vidas perdidas por el suicidio, necesitamos toda la ayuda que podamos conseguir.

Fuente:

¡Suscríbete a Despierta!

Introduce tu correo electrónico para suscribirte al blog y recibir notificaciones de nuevas entradas.