Proyecto SetembroBR: identificando signos de depresión y ansiedad en las redes sociales

Científicos de la Universidad de São Paulo (USP) desarrollaron un proyecto innovador que utiliza inteligencia artificial (IA) para identificar signos de depresión y ansiedad en usuarios de redes sociales. Llamado SetembroBR, el proyecto busca ayudar a prevenir casos más graves y mejorar la salud mental de la población.

SetembroBR analiza perfiles de redes sociales para identificar signos de estos trastornos mentales. La primera fase del estudio recopiló datos de 3.900 usuarios de Twitter que dijeron haber recibido un diagnóstico o haber iniciado un tratamiento. Con esta información, los investigadores pretenden crear un modelo computacional capaz de reconocer los primeros signos de depresión y ansiedad en las publicaciones de los usuarios.

Ivandré Paraboni, líder del proyecto y profesor de la Facultad de Artes, Ciencias y Humanidades de la USP, explica que una de las diferencias de SetembroBR es el análisis de un gran volumen de ejemplos, lo que permite construir modelos más precisos y robustos.

La inteligencia artificial está entrenada para reconocer las emociones humanas a partir de comportamientos lingüísticos y no lingüísticos en las redes sociales. Estos indicadores pueden ser sutiles y pasar desapercibidos para otros seres humanos, pero son útiles para distinguir a las personas con depresión o ansiedad de otras sin estos trastornos.

SetembroBR recopila información de cuentas públicas de forma anónima y analiza publicaciones previo al diagnóstico. De esta forma, los investigadores buscan identificar patrones y signos que puedan ayudar a predecir y anticipar problemas de salud mental.

Durante el primer año del proyecto, se recogieron 46,8 millones de mensajes y 555 millones de palabras en tweets publicados entre 2008 y 2021 por 18.819 usuarios únicos. Además de los textos, los científicos también recopilaron listas de seguidores y amigos de estos perfiles, sumando una red de 13,6 millones de usuarios únicos.

Paraboni afirma que los modelos aún no son perfectos, pero están pasando por un proceso de perfeccionamiento. Una vez que los resultados se vuelvan más estables, los investigadores esperan desarrollar aplicaciones que ayuden a las personas a controlar su propio comportamiento y prevenir problemas de salud mental.

Otra posibilidad sería el uso de la herramienta por parte de padres de adolescentes que utilizan frecuentemente las redes sociales. Al identificar comportamientos que difieren de los de la población promedio, la herramienta podría sugerir buscar una evaluación de un especialista antes de que la condición empeore.

El diálogo entre la psicología y la informática trae esperanzas para prevenir el desarrollo de casos más graves de depresión. Sin embargo, los investigadores reconocen que la inteligencia artificial no puede sustituir el apoyo médico y la individualidad en el tratamiento. La herramienta se considera una ayuda para prevenir y detectar problemas, pero el contacto con un profesional cualificado sigue siendo esencial.

Si bien la tecnología puede traer importantes beneficios en el área de la salud mental, es importante recordar que no es infalible y tiene limitaciones. Los prejuicios de género, raciales y culturales presentes en la sociedad también pueden reflejarse en la programación de la inteligencia artificial, lo que puede generar resultados sesgados e incorrectos. La conciencia de estos sesgos y el trabajo continuo para minimizarlos son cruciales para garantizar el uso ético y eficiente de la IA en el campo de la salud mental.