¿Podría la inteligencia artificial mejorar las decisiones educativas y clínicas tomadas por el maestro de su hijo, o su profesional de salud mental o incluso su médico? Sí, de hecho, dice un estudio realizado por un psicoeducador y analista de comportamiento de la UdeM publicado en Perspectivas sobre la ciencia del comportamiento .
Al trabajar con personas que experimentan desafíos diarios como el autismo, el TDAH, las dificultades de aprendizaje o los problemas de salud mental, los profesionales a menudo confían en su criterio profesional para determinar si el comportamiento mejora después de la intervención. Pero eso no es suficiente, según el estudio.
"Desafortunadamente, los expertos a menudo no están de acuerdo al sacar conclusiones basadas en datos de comportamiento, lo que puede conducir a la interrupción prematura de una intervención efectiva o a la continuación de un tratamiento ineficaz", dijo el autor principal Marc Lanovaz, investigador del Institut universitaire ensanté mentale de Montréal.
Para encontrar una mejor manera, Lanovaz y sus colegas de Polytechnique Montréal y Manhattanville College en Purchase, NY, afiliados a la UdeM, etiquetaron de forma independiente más de 1,000 gráficos y capacitaron nuevos modelos de decisión utilizando el aprendizaje automático.
Las conclusiones extraídas por estos modelos se compararon con las producidas por la herramienta de ayuda visual más estudiada por los investigadores actuales.
"Aunque siempre supusimos que nuestros modelos funcionarían bien, no esperábamos que fueran tan precisos", dijo Lanovaz, un profesor asociado que dirige el Laboratorio de Investigación del Comportamiento Aplicado en la Escuela de Psicoeducación de la UdeM.
"Las conclusiones extraídas por nuestros modelos no solo coincidían con la interpretación de los expertos con más frecuencia que la herramienta más popular, sino que también produjeron conclusiones más precisas sobre datos novedosos", dijo.
Según los autores, estos modelos eventualmente podrían ayudar a los profesionales a tomar mejores decisiones sobre la efectividad de sus intervenciones.
"Al mejorar la toma de decisiones, los profesionales deberían identificar con mayor rapidez y precisión las intervenciones conductuales efectivas e ineficaces", dijo Lanovaz. "En última instancia, esperamos que este cambio se traduzca en intervenciones mejor adaptadas para personas con discapacidades del desarrollo, problemas de salud mental o aprendizajedificultades."
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Materiales proporcionado por Universidad de Montreal . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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