Usando las palabras habladas o escritas de una persona, las nuevas herramientas informáticas pueden identificar con gran precisión si esa persona es suicida, mentalmente enferma pero no suicida, o ninguna de las dos.
Un nuevo estudio muestra que la tecnología informática conocida como aprendizaje automático tiene una precisión de hasta el 93 por ciento para clasificar correctamente a una persona suicida y una precisión del 85 por ciento para identificar a una persona que tiene suicidio, tiene una enfermedad mental pero no es suicida, ni tampoco.Los resultados proporcionan evidencia sólida para usar tecnología avanzada como una herramienta de apoyo a la decisión para ayudar a los médicos y cuidadores a identificar y prevenir el comportamiento suicida, dice John Pestian, PhD, profesor en las divisiones de Informática Biomédica y Psiquiatría en el Centro Médico del Hospital Infantil de Cincinnati y el líder del estudio.autor.
"Estos enfoques computacionales brindan nuevas oportunidades para aplicar innovaciones tecnológicas en la atención y prevención del suicidio, y seguramente es necesario", dice el Dr. Pestian. "Cuando observa los establecimientos de atención médica, ve un tremendo apoyo de la tecnología, pero no es asímucho para aquellos que atienden enfermedades mentales. Solo ahora nuestros algoritmos son capaces de apoyar a esos cuidadores. Esta metodología puede extenderse fácilmente a escuelas, refugios, clubes juveniles, centros de justicia juvenil y centros comunitarios, donde la identificación temprana puede ayudar a reducir el suicidiointentos y muertes "
El estudio se publica en la revista Suicidio y comportamiento que amenaza la vida , una revista líder para la investigación del suicidio.
El Dr. Pestian y sus colegas inscribieron a 379 pacientes en el estudio entre octubre de 2013 y marzo de 2015 de los departamentos de emergencias y centros de pacientes hospitalizados y ambulatorios en tres sitios. Los pacientes incluidos incluyeron pacientes suicidas, fueron diagnosticados con enfermedades mentales y no suicidas,o ninguno - sirviendo como grupo de control.
Cada paciente completó escalas de calificación conductual estandarizadas y participó en una entrevista semiestructurada respondiendo cinco preguntas abiertas para estimular la conversación, como "¿Tienes esperanza?", "¿Estás enojado?" Y "¿Te duele emocionalmente?"
Los investigadores extrajeron y analizaron el lenguaje verbal y no verbal de los datos. Luego utilizaron algoritmos de aprendizaje automático para clasificar a los pacientes en uno de los tres grupos. Los resultados mostraron que los algoritmos de aprendizaje automático pueden distinguir las diferencias entre los grupos concon una precisión del 93 por ciento. Los científicos también notaron que los pacientes control tendían a reírse más durante las entrevistas, suspirar menos y expresar menos enojo, menos dolor emocional y más esperanza.
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Materiales proporcionado por Centro médico del Hospital de Niños de Cincinnati . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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