La salud mental y los trastornos neurológicos son una epidemia creciente. En los EE.UU., casi una de cada cinco personas tiene una enfermedad mental.

Sin embargo, existe una escasez cada vez mayor de profesionales de la salud mental para tratar adecuadamente esta necesidad. Para 2025, se estima que la demanda de psiquiatras puede superar la oferta en hasta 15, 600 psiquiatras. Para ayudar a los médicos con recursos limitados a respaldar el número creciente de pacientes que buscan tratamiento, el campo de investigación de la psiquiatría computacional aplica enfoques basados ​​en datos y métricas a la psiquiatría para estudiar el pensamiento, emoción, y comportamiento.

En enero de 2017, IBM hizo la audaz declaración de que en cinco años, Los profesionales de la salud podrían aplicar la IA para comprender mejor cómo las palabras y el habla dibujan una ventana clara hacia nuestra salud mental. Casi dos años después, ya estamos viendo resultados iniciales prometedores. Desde entonces, El trabajo y la investigación que hemos realizado han solidificado nuestra posición:los datos individualizados, desde la elección del habla hasta la elección de palabras, el texto escrito y los indicadores fisiológicos, junto con la inteligencia artificial, podrían ser la clave para ayudar a los profesionales de la salud a comprender mejor nuestras propias mentes.

Durante el año pasado, Los equipos de IBM Research han colaborado con los médicos para publicar la siguiente investigación en este espacio, todo lo cual demuestra el potencial de la inteligencia artificial y el habla para ayudar a informar a los profesionales y ayudarlos a pintar una imagen más detallada de lo que está sucediendo en nuestras mentes.

• Hemos avanzado en la construcción de algoritmos de inteligencia artificial para ayudar a informar a los médicos sobre el estado mental de los usuarios en función de la complejidad estructural de sus oraciones. que puede apuntar a patrones de deterioro cognitivo.
• También hemos demostrado que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático se pueden utilizar para ayudar a los médicos a identificar patrones de lenguaje críticos que determinan, con una precisión del 95 por ciento, muestras de habla que tradicionalmente corresponden a pacientes esquizofrénicos versus aquellas que corresponden a individuos considerados más propensos a experimentar psicosis por profesionales de la salud o controles sanos. Específicamente, los cambios en la coherencia del discurso (la forma en que se establece el significado entre oraciones) así como la riqueza del discurso (el contexto agregado alrededor de las palabras) pueden indicar de manera prominente la esquizofrenia.
• Hemos desarrollado una forma de utilizar el aprendizaje automático para automatizar rápidamente el análisis del habla verbal y alertar a los médicos, con más del 83 por ciento de precisión, de la posibilidad de episodios psicóticos dentro de las cohortes que se han identificado como más propensas a experimentar psicosis, independientemente del protocolo de diagnóstico. Esto podría resultar vital para ayudar a los profesionales a predecir la psicosis antes de que los síntomas comiencen a manifestarse. ya que los cambios sutiles en el lenguaje podrían señalarlo incluso antes de su inicio completo.

Visualizamos un futuro en el que estas tecnologías puedan ponerse en manos de los profesionales de la salud mental y, en última instancia, permitirles hacer su trabajo de manera más inteligente. con mayor confianza, y con la capacidad de tratar eficazmente a un volumen creciente de pacientes con los datos correctos al alcance de la mano.

Si bien este es un gran progreso, esto sigue siendo solo la punta del iceberg. Seguimos perfeccionando y desarrollando estas técnicas, y ampliar su uso para ayudar a los médicos a obtener una visión aún más amplia de lo que podría estar sucediendo dentro del cerebro de una persona en lo que respecta a la salud mental y los trastornos neurológicos. Ojalá, Los profesionales de la salud pronto podrán usar el habla con frecuencia para aprovechar el poder de la inteligencia artificial y hacer diagnósticos más informados.

Esta historia se vuelve a publicar por cortesía de IBM Research. Lea la historia original aquí.