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Un estudio reciente realizado por el Laboratorio de Interpretación y Análisis de Señales de la USC (SAIL) en colaboración con la Universidad de California en Los Ángeles sugiere que la IA puede descifrar con precisión la salud mental de las personas a partir del habla..
Los investigadores analizaron datos de voz de personas con enfermedades mentales graves, incluido el trastorno bipolar, la esquizofrenia y los trastornos depresivos mayores. Las personas y los médicos utilizaron la herramienta móvil y de voz interactiva MyCoachConnect creada por investigadores de UCLA para proporcionar notas de voz sobre sus estados de salud mental..
Con estos datos, los investigadores utilizaron IA para detectar cambios en los estados clínicos y la AI produjo calificaciones similares a cómo los médicos calificarían a sus pacientes. Impresionante, cierto?
"El aprendizaje automático nos permitió iluminar las diversas dimensiones clínicamente significativas del uso del lenguaje y los patrones vocales de los pacientes a lo largo del tiempo y personalizado en cada nivel individual". dijo el Dr. Shri Narayanan, autor principal y director de USC SAIL.
Potencialmente, esto podría ayudar a detectar si el tratamiento está mejorando o empeorando la salud mental de los pacientes. Además, se podrían emplear diferentes estrategias para estudiar y analizar la salud mental de los pacientes para encontrar qué funciona mejor para el mejoramiento de un paciente en particular..
“Escuchar a la gente siempre ha sido el núcleo de la psiquiatría. Nuestro enfoque se basa en esa técnica fundamental para escuchar lo que dice la gente utilizando la IA moderna. Esperamos que esto nos ayude a comprender mejor cómo les está yendo a nuestros pacientes y a transformar la atención de la salud mental para que sea más personalizada y proactiva a las necesidades de cada individuo ". dijo el autor principal del estudio, el Dr. Armen Arevian, Director del Laboratorio de Innovación del Instituto Jane y Terry Semel.
Además del diagnóstico del paciente, la IA podría usarse para detectar la empatía de los consejeros de adicciones en formación para que puedan mejorar sus habilidades de asesoramiento para brindar una mejor consulta.
