Tecnología para detectar pensamientos suicidas

Es capaz de predecir con un 91% de precisión las intenciones

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A la izquierda, el grupo con tendencias suicidas y su activación del cerebro ante la palabra “muerte”. A la derecha el cerebro del grupo de control. Crédito imagen: Carnegie Mellon University

El riesgo suicida es difícil de evaluar y predecir, pero conseguirlo es de suma importancia en el área de prevención. En nuestro país el número de suicidios duplica al de los accidentes de tráfico. Ahora, un nuevo estudio, publicado en Nature Human Behavior, ofrece un nuevo enfoque para evaluarlo.
Un grupo de investigadores dirigidos por Marcel Just, de la Universidad Carnegie Mellon, ha creado una técnica prometedora para identificar a las personas suicidas, analizando las alteraciones en sus cerebros al representar ciertos conceptos, como la muerte, la crueldad y los problemas.

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"Nuestro último trabajo es único en la medida en que identifica alteraciones conceptuales asociadas con la idea y el comportamiento suicida – explica Just en un comunicado –, utilizando algoritmos de aprendizaje automático para evaluar la representación neuronal de conceptos específicos relacionados con el suicidio. Esto nos permite comprender un poco mejor acerca de cómo las personas suicidas piensan sobre el suicidio. Lo central de este nuevo estudio es que podemos decir si alguien está considerando suicidarse por la forma en que están pensando en los temas relacionados con la muerte”.
Para el estudio, Just contó con dos grupos de voluntarios, en total 34 personas: 17 con, con tendencias suicidas conocidas y 17 individuos neurotípicos. A todos ellos les presentaron una lista de 10 palabras relacionadas con la muerte, 10 palabras relacionadas con conceptos positivos (por ejemplo, despreocupado) y 10 palabras relacionadas con ideas negativas (por ejemplo, problemas).

A seis de esas palabras (muerte, crueldad, problemas, despreocupados, buenos y alabanzas) se les aplicaron el algoritmo de aprendizaje automático mientras los voluntarios se sometían a un escáner cerebral. Con estos datos, el programa fue capaz de identificar con un 91% de precisión si un participante pertenecía al grupo de control o al de tendencias suicidas.
Luego, centrándose en aquellos con tendencias suicidas, utilizaron un enfoque similar para ver si el algoritmo podía identificar a los participantes que habían hecho un intento de suicidio previo, de aquellos que solo pensaban en ello. El programa pudo distinguir con precisión a los nueve que habían intentado quitarse la vida con un 94% de precisión.
“Será necesario realizar pruebas adicionales – concluye Just –, en una muestra más grande, pero esto servirá para determinarán su generalidad y su capacidad para predecir comportamientos suicidas futuros, y podría brindarles a los médicos una manera de identificar, monitorear y quizás intervenir”.

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