Los científicos construyen un modelo de Inteligencia Artificial para detectar los primeros signos de depresión en el texto

by QuantumTimes
Los científicos construyen un modelo de Inteligencia Artificial para detectar los primeros signos de depresión en el texto

Un nuevo modelo de machine learning puede detectar los primeros signos de depresión en el texto escrito, según un nuevo estudio de los científicos informáticos de la Universidad de Alberta.

Creado por Nawshad Farruque, estudiante de postgrado del Departamento de Ciencias Informáticas, el modelo está diseñado para identificar pistas lingüísticas que detecten la depresión en la comunicación diaria, como el contenido de Twitter.

«El resultado de nuestro estudio es que podemos construir modelos predictivos útiles que pueden identificar con precisión el lenguaje de la depresión», dijo Farruque. «Mientras que estamos usando el modelo para identificar el lenguaje depresivo en Twitter, el modelo puede ser fácilmente aplicado al texto de otros dominios para detectar la depresión».

El modelo en inglés se desarrolló utilizando muestras de escritura de personas que se identifican como deprimidas en foros de depresión en línea. El algoritmo de aprendizaje automático es entonces entrenado para identificar el lenguaje depresivo en los tweets. «Este es el primer estudio que muestra que el lenguaje depresivo tiene una representación lingüística específica», dijo Farruque. «Demostramos que es posible identificarlo, transferirlo y usarlo más adelante para tareas de detección del lenguaje depresivo».

Y hay muchas aplicaciones potenciales, desde la detección de los primeros signos de depresión hasta la ayuda a los médicos para controlar la eficacia del tratamiento de sus pacientes a lo largo del tiempo.

«Nuestro algoritmo de detección del lenguaje depresivo podría integrarse con un chatbot que hable con las personas mayores y pueda señalar los signos de soledad y depresión», añadió Farruque. «Otra aplicación potencial podría ser monitorear los mensajes de los estudiantes de secundaria para identificar si están sufriendo de depresión».

Farruque completó esta investigación bajo la supervisión de Osmar Zaïane, profesor del Departamento de Ciencias de la Computación y director del Instituto de Inteligencia de Máquinas de Alberta (AMII), y Randy Goebel, profesor del Departamento de Ciencias de la Computación y becario del AMII. Basándose en investigaciones académicas de primer orden, incluida la supervisión de psiquiatras clínicos de la Universidad de Alberta, el AMII ayuda a los trabajadores de Alberta a recuperar y mejorar sus habilidades para carreras de gran demanda en inteligencia artificial y guía a las empresas con sede en Alberta en la implementación de la inteligencia artificial en todas las operaciones y en la construcción de sus capacidades y equipos internos.

Fuente: ualberta.ca

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