Mary, el robot con el que esperan prevenir los suicidios en Colombia

Dos científicos colombianos crearon un software de inteligencia artificial que es capaz de entablar una conversación con personas para detectar si son propensas a la ansiedad o depresión, dos trastornos que en casos graves pueden llevar a terminar con la propia vida

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El software de inteligencia artificial
El software de inteligencia artificial es capaz de sugerir tratamientos y hasta especialistas, basado en las respuestas de los pacientes y a bases de datos de buscadores

A través de una conversación simple sobre una película o el clima, por ejemplo, Mary, un software de inteligencia artificial, puede detectar en su interlocutor una impresión diagnóstica de ansiedad o depresión, dos trastornos mentales que cada vez son más frecuentes en el mundo, pero cuyos síntomas la mayoría de las veces son pasados por alto. Por eso, dos científicos de la Universidad Simón Bolívar, de Barranquilla, trabajan desde hace cuatro años para crear una solución tecnológica que prevenga desenlaces fatales como el suicidio.

La depresión, de acuerdo con la Organización Mundial de la Salud -OMS-, se caracteriza por la presencia de tristeza, pérdida de interés y placer, sentimientos de culpa, falta de autoestima, trastornos de sueño y apetito y falta de concentración. Pero estos síntomas pueden desencadenar otro tipo de dolencias como cansancio excesivo, molestias corporales, malestar estomacal, temblores, cefalea, gripe frecuente y hasta dermatitis atópica.

"Si vas a una consulta médica por esos síntomas físicos, se pueden relacionar con varios tipos de enfermedades. Pero si se hace un análisis más profundo también puede tener su raíz en trastornos mentales como la depresión o ansiedad, que están infradiagnosticadas", explicó a Infobae el doctor Isaac Kuzmar, magíster en Biotecnología y Biomedicina, y Ph.D. en Ciencias de la Salud.

La OMS calcula que la depresión afecta a más de 300 millones de personas en el mundo, y en sus peores casos puede llevar al suicidio. Además, advierte que, aunque hay tratamientos eficaces para contrarrestarla, más de la mitad de los pacientes (90% en países emergentes como Colombia) no reciben esos tratamientos debido a una "evaluación errónea", mientras que otros que en realidad no la padecen son tratados con antidepresivos.

Entre otras razones, esa situación -dice Kuzmar- ha llevado a un aumento de las tasas de suicidio, la segunda causa de muerte de las personas de entre 15 y 29 años. Solo entre enero y octubre de 2017, Medicina Legal reportó 1.944 suicidios en Colombia. De ese total, más de 600 se presentaron en el grupo etario de 15 a 29 años. El director del Instituto, Carlos Valdés Moreno, confirmó en diciembre del año pasado que la problemática viene creciendo alrededor del 1,4% por año.

Los investigadores de la Universidad
Los investigadores de la Universidad Simón Bolívar que crearon a Mary, el doctor Isaac Kuzmar y el ingeniero Reynaldo Villareal.

Por eso nació Mary. "Queríamos crear un sistema de telemedicina que de forma ágil y rápida pueda dar una impresión diagnóstica a pacientes con propensión a la ansiedad o a la depresión. Pero, además, que pueda sugerir tratamientos a los profesionales de la salud para tratar esos trastornos en cada persona. Con un diagnóstico oportuno se puede evitar que la enfermedad se agrave y termine en desenlaces fatales como el suicidio", afirma Kuzmar.

Cómo funciona

Mary establece una conversación con su interlocutor en el que le hace preguntas sobre temas cotidianos como qué sintió con una película, cómo le parece el clima, qué piensa de la noticia del día, o cómo le fue en el trabajo/colegio. Identifica las respuestas negativas y positivas, y las guarda en su sistema. "Así genera empatía y confianza con el paciente, mientras detecta palabras que luego ayudan a decidir el tipo de preguntas con las cuales continuar", explica Kuzmar.

Después, aplica un test basado en la Escala de Ansiedad y Depresión de Goldbert, una prueba certificada científicamente que contiene dos interrogatorios de nueve preguntas cerradas cada uno; el primero detecta ansiedad y el segundo depresión. Pero las respuestas son precondición para determinar si se debe seguir contestando el test.

Al final, Mary es capaz de analizar las respuestas de la conversación y de la escala para determinar en pocos minutos si el paciente es propenso a la ansiedad o a la depresión, o si por el contrario no padece ningún trastorno mental. Todo, basado en información de investigaciones científica previamente incorporadas al software, que ofrecen una sensibilidad superior al 82% en las impresiones diagnósticas.

"Un diagnóstico solo lo puede dar un profesional con licencia médica, entonces Mary no diagnostica, pero es capaz de sugerir una evaluación. Asimismo, sugiere tratamientos y hasta el especialista al que debe ser remitido el paciente, usando bases de datos disponibles en los diferentes buscadores", aclara Kuzmar.

"Faltan cuatro años para que las tecnologías avancen lo suficiente en la creación de algoritmos certificados para construir un "sistema experto basado en conocimiento científico", explicó a Infobae el ingeniero Reynaldo Villareal, encargado de la creación del software que da vida a Mary. "Usamos algoritmos de Google y IBM, pero también diseñamos unos propios como complemento para mejorar la voz, para que sonara real y no robótica".

Funciona como un chatbot sofisticado que detecta y procesa el lenguaje de las personas y sus acentos; e identifica respuestas de 'sí' y 'no', y se acomoda a otras como 'claro', 'por supuesto', 'así es'.

Los científicos trabajan en la
Los científicos trabajan en la construcción de un robot e figura humana y piel sintética para Mary.

La idea es que pueda acompañar consultas de medicina general que ayuden al profesional de la salud a identificar una sospecha de ansiedad o depresión, para poder remitir al paciente con el especialista idóneo de ser necesario. Para ello, los científicos se encuentran en la construcción de un hardware humanoide con piel sintética y rostro sensible para que genere cercanía y comodidad.

"Los algoritmos utilizados se pueden modificar para ampliar su espectro de aplicación. De esa forma, su implementación a corto plazo también puede servir para detectar señales de bullying escolar, aprovechando el diseño de su interfaz como un videojuego", concluye el ingeniero Villareal.

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