Algoritmos para detectar depresión a partir de la voz

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Los algoritmos se abren paso por todas partes y eso incluye la práctica médica. Científicos de computación de la Universidad de Alberta creen que están cerca de detectar con mayor precisión el estado de ánimo depresivo utilizando el sonido de la voz. El trabajo fue presentado en la Canadian Conference on Artificial Intelligence.

Una investigación realizada por la estudiante de doctorado Mashrura Tasnim y la profesora Eleni Stroulia en el Departamento de Ciencias de la Computación, así lo demuestra. A partir de investigaciones previas que han señalado una clara relación entre el timbre de nuestra voz y estados de ánimo, las dos investigadores desarrollaron una metodología que combina varios algoritmos de aprendizaje automático para reconocer la depresión con mayor precisión mediante el uso de señales acústicas.

El objetivo final, explicó Stroulia en un comunicado emitido por la universidad, "es desarrollar aplicaciones significativas a partir de esta tecnología. Un escenario realista es que la gente use una aplicación que se ejecuta en el teléfono y reconozca y rastree indicadores del estado de ánimo".

Según la Organización Mundial de la Salud, más de 300 millones de personas en el mundo sufren depresión, un trastorno que es la principal causa de discapacidad. Tal herramienta podría resultar útil para apoyar el trabajo con los proveedores de atención o para ayudar a las personas a reflexionar sobre sus propios estados de ánimo a lo largo del tiempo. "Este trabajo, el desarrollo de una detección más precisa en los conjuntos de datos de referencia estándar, es el primer paso", agregó Stroulia.