noviembre 19, 2024

Identificando una depresión ¿usando la voz?

Investigadora en interfaz virtual
Plenilunia Salud Mujer
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Los algoritmos de inteligencia artificial (IA) ahora pueden detectar con mayor precisión el estado de ánimo depresivo utilizando el sonido de su voz, según una nueva investigación realizada por científicos de computación de la Universidad de Alberta.

Investigadores de ciencias de la computación mejoran la tecnología para identificar la depresión a través de señales vocales.

Investigadores de ciencias de la computación mejoran la tecnología para identificar la depresión a través de señales vocales.

La investigación fue realizada por la estudiante de doctorado Mashrura Tasnim y la profesora Eleni Stroulia en el Departamento de Ciencias de la Computación. El estudio se basa en investigaciones anteriores que sugieren que el timbre de nuestra voz contiene información sobre nuestro estado de ánimo. Usando conjuntos de datos de referencia estándar, Tasnim y Stroulia 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, es desarrollar aplicaciones significativas a partir de esta tecnología.

Un escenario realista es que la gente use una aplicación que recopilará muestras de voz mientras hablan de forma natural. La aplicación, que se ejecuta en el teléfono del usuario, reconocerá y rastreará los indicadores del estado de ánimo, como la depresión, a lo largo del tiempo. Un contador de pasos en su teléfono, podría tener un indicador de depresión basado en su voz mientras usa el teléfono“.

Según el Gobierno de Canadá, aproximadamente el 11% de los hombres canadienses y el 16% de las mujeres canadienses experimentarán una depresión grave en el curso de sus vidas. Y 3,2 millones de jóvenes canadienses de entre 12 y 19 años corren riesgo de desarrollar depresión, según la Asociación Canadiense de Salud Mental.

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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[.]

Imagen cortesía de peshkov
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