Un grupo de investigadores de la Universidad de Shenzhen, en China, creó un modelo de inteligencia artificial que, de acuerdo con sus autores, puede anticipar el riesgo de depresión hasta cuatro años antes. El sistema examina la forma en que el cerebro interpreta las expresiones faciales de otras personas e intenta detectar patrones vinculados con un futuro trastorno depresivo mayor, una afección que, según datos de la OMS citados en la investigación, afecta a más de 332 millones de personas en el mundo.
La investigación fue encabezada por Lu Han, profesor asistente de la Escuela de Inteligencia Artificial de esa universidad, y se apoyó en datos de IMAGEN, una cohorte longitudinal de adolescentes reclutados en varios países europeos. Cuando tenían 19 años, los participantes fueron sometidos a una resonancia magnética funcional mientras observaban rostros con diferentes emociones, y después sus síntomas se evaluaron mediante cuestionarios estandarizados. El equipo siguió a esos jóvenes hasta los 23 años para verificar si desarrollaban síntomas depresivos. Los resultados se publicaron este mes en Science Advances en el artículo correspondiente.
Las expresiones de enojo serían una señal de riesgo
Según contó Lu al medio Global Times, las personas que no padecen depresión suelen reconocer con rapidez los cambios emocionales en el rostro ajeno y reaccionar en consecuencia, por ejemplo, con amabilidad ante una sonrisa. En cambio, quienes presentan depresión tienden a interpretar que los demás están molestos con ellos. Por esa razón, los científicos concentraron el análisis en las expresiones de enojo, que consideran una señal de amenaza social asociada a las dificultades interpersonales características del trastorno.
A partir de ese enfoque, el equipo desarrolló un modelo de aprendizaje profundo que reproduce el modo en que el cerebro procesa la información visual y convierte en códigos emocionales abstractos, como la ira. Los hallazgos indicaron que los jóvenes de 19 años cuya respuesta a los rostros estaba inclinada hacia emociones o recuerdos negativos eran los que tenían más probabilidades de desarrollar algún tipo de depresión. El biomarcador computacional obtenido, señaló Lu, también se vinculó con la variante genética rs11123030, lo que apunta a que la predisposición hereditaria influye en la manera en que una persona percibe las emociones de otros.
Resultados prometedores en un ensayo clínico
El marcador elaborado por el equipo de Lu fue evaluado en Stratify, un segundo ensayo en el que se comparó la depresión con otros trastornos mentales, como el alcoholismo, los atracones de comida y el abuso de drogas. Entre una cohorte de más de 400 adolescentes con distintas formas del trastorno, solo los 134 con diagnóstico clínico de trastorno depresivo mayor presentaron valores anormales en el marcador. En cambio, los pacientes con síntomas de adicción, anorexia o bulimia obtuvieron resultados similares a los de quienes no mostraban señales de problemas de salud mental, lo que refuerza la especificidad del hallazgo.
Lu añadió que el biomarcador ofrece información predictiva independiente del estrés familiar y de los factores socioeconómicos, aunque no sustituye esos riesgos ambientales. Por ello, subrayó que la depresión no obedece a una sola causa, sino a la interacción entre la genética, el desarrollo cerebral y las experiencias de vida.
El futuro de la IA para la salud mental
El investigador indicó que los resultados todavía deben validarse en adultos de mediana edad y en diferentes grupos étnicos antes de pensar en una aplicación más amplia. Asimismo, planteó que el estudio podría favorecer el desarrollo de sistemas de percepción robótica capaces de replicar con mayor fidelidad la forma en que los seres humanos interpretan las emociones, un avance hacia lo que describió como IA encarnada apta para captar estados emocionales a partir de señales faciales sutiles.