La inteligencia artificial podría convertirse en una nueva herramienta para detectar trastornos mentales a partir de algo tan cotidiano como una conversación. Investigadores están desarrollando sistemas capaces de analizar la forma en que una persona habla para identificar señales relacionadas con la esquizofrenia.
Este trastorno, que afecta aproximadamente a 23 millones de personas en el mundo, puede provocar alteraciones en el pensamiento, la percepción y la regulación emocional. Su diagnóstico suele ser complejo porque los síntomas varían entre pacientes y pueden confundirse con los de otras condiciones.
Ahora, varios estudios sugieren que la IA podría reconocer diferencias difíciles de identificar durante una evaluación clínica convencional.
La IA detecta cambios en la voz que pueden pasar inadvertidos
Los investigadores observaron que algunas personas con esquizofrenia presentan características particulares en su forma de hablar.
Entre ellas aparecen pausas prolongadas, menor variación en la entonación, cambios en el volumen y dificultades para mantener una secuencia organizada de ideas.
Un equipo de científicos de los Países Bajos utilizó grabaciones de pacientes previamente diagnosticados para entrenar un sistema de inteligencia artificial. El programa analizó 88 características acústicas, incluyendo la duración de las pausas, la pronunciación de vocales y las variaciones del tono.
Cuando los investigadores evaluaron el sistema con grabaciones nuevas, la IA consiguió diferenciar a personas con esquizofrenia de participantes sanos con una precisión del 86,2 %.
Otro estudio logró un 87 % de precisión analizando conversaciones
Una segunda investigación, encabezada por la psiquiatra Sunny Tang, de los Institutos Feinstein de Investigación Médica, utilizó un enfoque diferente.
En lugar de analizar únicamente los sonidos, los científicos estudiaron el significado de las palabras y la manera en que las ideas se relacionaban durante una conversación.
Mediante modelos de aprendizaje automático, el sistema examinó los cambios de tema y las conexiones semánticas entre distintas expresiones. Los resultados mostraron que la inteligencia artificial distinguió entre ambos grupos con una precisión del 87 %.
En esa investigación, los evaluadores clínicos que analizaron a los participantes sin asistencia tecnológica alcanzaron un 68 %.
Aunque estos resultados son prometedores, todavía no demuestran que la IA pueda sustituir las evaluaciones psiquiátricas tradicionales.
El diagnóstico temprano podría mejorar los tratamientos
Uno de los principales desafíos de la esquizofrenia es identificar el trastorno durante sus primeras etapas.
Los síntomas pueden desarrollarse progresivamente y no siempre resultan evidentes en las consultas iniciales.
Los investigadores consideran que la IA podría ayudar a detectar cambios sutiles antes de que las manifestaciones sean más pronunciadas. También podría utilizarse para monitorear la evolución de los pacientes, evaluar la respuesta a los tratamientos e identificar posibles señales de recaída.
En el futuro, algunas de estas evaluaciones podrían realizarse mediante aplicaciones que analicen breves muestras de voz, aunque todavía se necesitan ensayos clínicos.
Los científicos advierten que todavía existen riesgos y limitaciones
A pesar de los avances, los especialistas señalan que estos sistemas aún no están preparados para utilizarse como herramientas diagnósticas independientes.
Muchas investigaciones se desarrollan con grupos reducidos de participantes, lo que dificulta comprobar su eficacia en poblaciones más amplias. Además, factores como la edad, el idioma, los medicamentos o el estrés pueden modificar la forma de hablar sin que exista un trastorno psicótico.
También aparecen preocupaciones relacionadas con la privacidad, especialmente si las tecnologías requieren almacenar conversaciones personales.
Por ahora, los investigadores consideran que la inteligencia artificial debe funcionar como una herramienta complementaria para los profesionales de salud mental.
Su verdadero potencial podría estar en facilitar evaluaciones más objetivas y detectar señales tempranas que permitan ofrecer atención médica antes de que los síntomas empeoren.
