En los \u00faltimos a\u00f1os, el aprendizaje autom\u00e1tico ha atra\u00eddo un inter\u00e9s creciente de la comunidad m\u00e9dica como una posible ayuda importante para realizar diagn\u00f3sticos. Se han desarrollado modelos de aprendizaje autom\u00e1tico, por ejemplo, que pueden detectar palabras y entonaciones en el habla que podr\u00edan delatar la depresi\u00f3n. Pero estos modelos tienden a predecir si una persona est\u00e1 deprimida o no bas\u00e1ndose solo en respuestas concretas a preguntas espec\u00edficas. Estos m\u00e9todos son precisos, pero su dependencia del tipo de pregunta que se hace limita c\u00f3mo y d\u00f3nde pueden usarse.<\/p>\n
El equipo de Tuka Alhanai y Mohammad Ghassemi, del Instituto Tecnol\u00f3gico de Massachusetts (MIT), en la ciudad estadounidense de Cambridge, presenta un modelo de red neural que puede ser aplicado a datos de audio y texto en bruto, provenientes de entrevistas, para descubrir patrones de habla que indiquen depresi\u00f3n. Es capaz de predecir de forma precisa si la persona est\u00e1 deprimida, sin necesitar ninguna otra informaci\u00f3n sobre las preguntas y las respuestas.<\/p>\n
<\/div>\n
Los investigadores esperan que este m\u00e9todo pueda utilizarse para desarrollar herramientas que detecten s\u00edntomas de depresi\u00f3n en una conversaci\u00f3n natural. En el futuro, el modelo podr\u00eda, por ejemplo, alimentar aplicaciones m\u00f3viles que monitoricen el texto y la voz del usuario en busca de angustia mental, y enviar alertas. Esto podr\u00eda ser especialmente \u00fatil para quienes no puedan acceder a un profesional que les haga un diagn\u00f3stico inicial, debido a la distancia, el coste o una falta de conciencia de que algo podr\u00eda estar yendo mal.<\/p>\n
La innovaci\u00f3n clave del modelo reside en su capacidad de detectar patrones que indican depresi\u00f3n, y despu\u00e9s acondicionar esos patrones para nuevos individuos, sin informaci\u00f3n adicional.<\/p>\n
Fuente: noticiasdelaciencia.com<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"En los \u00faltimos a\u00f1os, el aprendizaje autom\u00e1tico ha atra\u00eddo un inter\u00e9s creciente de la comunidad m\u00e9dica como una posible ayuda importante para realizar diagn\u00f3sticos. Se han desarrollado modelos de aprendizaje autom\u00e1tico, por ejemplo, que pueden detectar palabras y entonaciones en el habla que podr\u00edan delatar la depresi\u00f3n. Pero estos modelos tienden a predecir si una […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":11849,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[56],"tags":[],"class_list":["post-11848","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ciencia"],"yoast_head":"\n
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