Una gallega, al frente de un proyecto que detecta patrones de riesgo de la salud mental en redes
La investigadora Ana Freire y su equipo usan IA para identificar indicadores en los usuarios de las plataformas que puedan revelar la presencia de enfermedades mentales
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En el entramado de redes sociales que la sociedad ha cosido sobre sí puede encontrarse de todo. Sus contenidos se resumen en textos, imágenes y vídeos, por supuesto –la multimedia está a la orden del día–, pero al sinnúmero de razones que hacen que un usuario publique algo en su perfil solo lo superan los usos que decide darle a la plataforma. Puede ser –entre muchas otras cosas– un método para mantenerse al día con las últimas noticias, un medio para contactar con todo un ecosistema de profesionales o, en otros casos, poco menos que un 'diario abierto' recopilando sucesos, pensamientos y otras ocurrencias de la vida privada. Y precisamente esa tendencia a la expresión ciudadana mediante las redes es lo que ha llamado la atención de un grupo de investigadores, psicólogos y psiquiatras que, liderados por una ingeniera gallega y apoyados en Inteligencia Artificial (IA), estudian cómo se manifiestan en ellas los síntomas de la depresión, las tendencias suicidas y los trastornos de la conducta alimentaria; una línea de investigación con un objetivo claro: detectarlos y ponerles freno.
La rabadense Ana Freire coordina el proyecto Stop (Suicide Prevention in Social Platforms), que analiza las redes sociales en busca de patrones asociados a diversas enfermedades mentales, prestando especial atención al suicidio. Ella y su equipo analizan el contenido del propio mensaje, «texto, imagen»; pero también metadatos del usuario relacionados con su actividad en la plataforma. Y, relata, en su observación hallan elementos reveladores con los que buscan dar las preguntas sobre salud mental que el personal especializado suele realizar a sus pacientes en las consultas. Variables como «si tienen apoyo social, su calidad de sueño, posibles factores de riesgo, preocupaciones recurrentes»; que, concluye la ingeniera al frente del proyecto, «se resuelven en el entorno de las redes sociales» sin necesidad de una entrevista. Para ello, como se decía, el marco del estudio establece otros indicadores a tener también en cuenta, como «si un usuario tiene muchas conexiones, si tiene actividad durante las horas de sueño o si comenta o demuestra interés por ciertos temas».
Para gestionar tal volumen de datos, el proyecto emplea algoritmos de IA «que se entrenan para poder extraer patrones comunes en usuarios de alto riesgo», explica la experta. «Este trabajo ha permitido aprendercaracterísticas diferenciales entre los grupos de alto riesgo y libre de riesgo«, abunda, de gran ayuda para identificar y definir casos de depresión, suicidio y trastornos de la conducta alimentaria. Algunos rasgos son demográficos, como el rango de edad o el género que más se repiten en casos de alto riesgo, mientras que otros se vinculan con sus preferencias; »por ejemplo, aquellos -usuarios- con trastornos de la conducta alimentaria suelen mostrar interés por dietas estrictas de adelgazamiento, dietas veganas o ejercicios intensos para alcanzar una rápida pérdida de peso», destaca la investigadora gallega.
Ana Freire añade que la información recabada ha servido como base para lanzar campañas en Instagram y Facebook dirigidas a los colectivos identificados en cada uno de los tres grupos estudiados. «Como resultado, se ha conseguido aumentar en un 60% el número de llamadas provenientes de redes sociales al Teléfono de Prevención del Suicidio», destaca, en lo que para ella es «un claro ejemplo de que la Inteligencia Artificial, utilizada de manera responsable, puede repercutir muy positivamente en la sociedad». Una «responsabilidad« que, con todo, debe llegar con avales que garanticen «que el tratamiento de datos se haga de manera completamente anónima»; del mismo modo que, manifiesta la investigadora, los datos recopilados en este estudio no permiten identificar las cuentas que han servido para entrenar los algoritmos.
«Hace pensar en la necesidad de ayuda que hay presente»
En conversación con ABC, Ana Freire detalla que el recopilado de datos se realiza en Twitter, muestreando publicaciones que aluden a alguno de los tres ejes del estudio –depresión, conductas suicidas y trastornos alimentarios–; que, tras anonimizarse, analizan psicológos y psiquiatras para definir cada caso concreto. Con esos datos alimentan al algoritmo para que detecte otros, a los que contacta la campaña. Para Freire, el impacto cosechado «hace pensar en la necesidad de ayuda que hay presente en las redes» y en los «beneficios tan grandes» puede brindar la IA en materia de salud mental.
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