La IA puede predecir el riesgo de psicosis en el lenguaje cotidiano

El lenguaje de las personas podría revelar pistas sobre su riesgo futuro de desarrollar psicosis. Los científicos concluyeron esto después de estudiar las sutiles características del habla cotidiana de las personas.

Las diferencias sutiles en el uso de palabras pueden indicar riesgo de psicosis y el aprendizaje automático puede ayudar a identificarlo.

Investigadores de la Universidad de Emory en Atlanta, GA, y de la Universidad de Harvard en Boston, MA, utilizaron una técnica de aprendizaje automático para analizar el lenguaje en un grupo de jóvenes en riesgo.

Descubrieron que podían predecir qué individuos desarrollarían psicosis con una precisión del 93%.

Un reciente npj esquizofrenia El documento de estudio describe cómo el equipo desarrolló y probó el método.

El autor principal del estudio, Phillip Wolff, profesor de psicología en la Universidad de Emory, explica que investigaciones anteriores ya habían establecido que "las características sutiles de la psicosis futura están presentes en el lenguaje de las personas". Sin embargo, señaló, "hemos utilizado el aprendizaje automático para descubrir detalles ocultos sobre esas funciones".

Él y sus colegas idearon su enfoque de aprendizaje automático para medir dos variables lingüísticas: la densidad semántica y el uso de palabras relacionadas con el sonido.

Llegaron a la conclusión de que "la conversión a la psicosis se indica por una baja densidad semántica y el habla sobre voces y sonidos".

La baja densidad semántica es una medida de lo que el equipo llama "pobreza de contenido" o vaguedad.

"Este trabajo", señalan los autores, "es una prueba de estudio de concepto que demuestra que los indicadores de la salud mental futura se pueden extraer del lenguaje natural de las personas mediante métodos computacionales".

Síntomas de aprendizaje automático y psicosis

El aprendizaje automático es un tipo de inteligencia artificial en la que las computadoras "aprenden de la experiencia" sin que los científicos tengan que programar el aprendizaje explícitamente.

Un sistema de aprendizaje automático busca patrones en un conjunto de datos conocido y decide qué patrones identifican características específicas. Habiendo “aprendido” cuáles son estas características, puede identificarlas incansablemente en un nuevo conjunto de datos.

El aprendizaje automático puede detectar patrones en el uso del lenguaje por parte de las personas que incluso los médicos que han recibido capacitación para diagnosticar y tratar a las personas en riesgo de psicosis pueden no notar.

"Tratar de escuchar estas sutilezas en las conversaciones con la gente es como tratar de ver gérmenes microscópicos con los ojos", explica la primera autora del estudio, Neguine Rezaii, miembro del Departamento de Neurología de la Facultad de Medicina de Harvard.

Sin embargo, es posible utilizar el aprendizaje automático para encontrar ciertos patrones sutiles que se esconden en el idioma de las personas. "Es como un microscopio para detectar señales de advertencia de psicosis", agrega.

Rezaii comenzó a trabajar en el estudio mientras era residente en el Departamento de Psiquiatría y Ciencias del Comportamiento de la Facultad de Medicina de la Universidad de Emory.

La psicosis es un estado mental en el que puede resultar difícil distinguir entre lo que es real y lo que no lo es.

Cuando una persona entra en este estado mental, los médicos lo llaman episodio psicótico. Durante un episodio de este tipo, las personas experimentan percepciones y pensamientos alterados. Los delirios y las alucinaciones son síntomas comunes de la psicosis.

Durante un episodio psicótico, una persona puede mostrar un comportamiento inapropiado o hablar de manera incoherente. Además, pueden experimentar trastornos del sueño y volverse socialmente retraídos, deprimidos y ansiosos.

En los Estados Unidos, alrededor del 3% de las personas experimentarán un período de psicosis durante su vida, según cifras del Instituto Nacional de Salud Mental, que es uno de los Institutos Nacionales de Salud (NIH).

Mejora del diagnóstico precoz del riesgo de psicosis

La psicosis es un sello distintivo de la esquizofrenia y otras afecciones graves de salud mental a largo plazo.

Los signos de advertencia de la psicosis generalmente comienzan durante la mitad o finales de la adolescencia con un grupo de síntomas de psicosis que los médicos describen como síndrome prodrómico.

Alrededor del 25 al 30% de los adolescentes que desarrollan el síndrome prodrómico desarrollarán una enfermedad psicótica como la esquizofrenia.

A partir de entrevistas y pruebas de capacidad cognitiva, los médicos con la formación adecuada normalmente pueden predecir qué personas con síndrome prodrómico desarrollarán psicosis con una precisión de alrededor del 80%.

Los científicos están probando varios enfoques para mejorar esta tasa de predicción y hacer que el proceso de diagnóstico sea más preciso y sencillo. El aprendizaje automático es uno de estos enfoques.

El profesor Wolff y su equipo comenzaron su estudio haciendo que su sistema de aprendizaje automático identificara las normas lingüísticas de la conversación cotidiana.

Alimentaron el sistema con conversaciones en línea de 30.000 usuarios de Reddit. Reddit es una plataforma de discusión, clasificación de contenido y noticias en línea donde los usuarios registrados pueden conversar sobre varios temas.

El equipo utilizó el software Word2Vec para analizar palabras individuales en la conversación. El software mapea palabras de modo que aquellas que tienen significados similares estén cerca unas de otras en el "espacio semántico", mientras que aquellas que tienen significados muy diferentes estén lejos unas de otras.

Los investigadores agregaron otro programa al sistema para ampliar su capacidad de analizar la semántica. Estudios anteriores han limitado este análisis a medir la coherencia semántica, que analiza cómo las personas usan las palabras en las oraciones.

Sin embargo, la densidad semántica va un paso más allá y también evalúa cómo las personas organizan sus palabras en oraciones. El equipo sugiere que este es un mejor indicador de los procesos mentales que las personas usan para formar oraciones.

Después de entrenar el sistema de aprendizaje automático para establecer una "línea de base normal", el equipo lo alimentó con las conversaciones de las entrevistas de diagnóstico de 40 participantes en el Estudio Longitudinal Pródromo de América del Norte (NAPLS).

NAPLS es un proyecto multisitio de 14 años que tiene como objetivo mejorar la capacidad de los médicos para diagnosticar a los jóvenes que podrían estar en riesgo de desarrollar psicosis y comprender las razones.

Luego, el equipo comparó el análisis de aprendizaje automático de las conversaciones de NAPLS con los datos de referencia. También lo compararon con datos de seguimiento que mostraron qué participantes desarrollaron psicosis.

Los resultados revelaron que los participantes que más tarde desarrollaron psicosis tendían a usar más palabras relacionadas con el sonido que la línea de base, y también usaron palabras de significado similar con mayor frecuencia.

"Si podemos identificar a las personas que están en riesgo antes y usar intervenciones preventivas", explica la coautora, la profesora Elaine Walker, "podríamos revertir los déficits".

“Hay buenos datos que muestran que tratamientos como la terapia cognitivo-conductual pueden retrasar la aparición y quizás incluso reducir la aparición de psicosis”, añade.

El equipo ahora está reuniendo colecciones más extensas de datos y planes para probar la nueva técnica de aprendizaje automático con otras afecciones cerebrales y psiquiátricas, como la demencia.

“Esta investigación es interesante no solo por su potencial para revelar más sobre las enfermedades mentales, sino también por comprender cómo funciona la mente, cómo une las ideas”.

Prof. Phillip Wolff

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