La máquina que dice si eres suicida

Una nueva aplicación del aprendizaje de máquinas (machine learning) permite predecir con un grado de acierto del 93% si una persona tiene tendencias suicidas.

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“Se trata de una herramienta que incorpora la tecnología al campo de la salud mental”, asegura el autor del estudio. Crédito imagen: Manos Bourdakis

Gracias al uso de algoritmos de aprendizaje, que permiten que los ordenadores incorporen información y saquen conclusiones, un grupo de expertos del Centro Médico Infantil de Cincinnati, ha logrado usar las palabras, orales o escritas, de una persona, para determinar si es suicida, si tiene un trastorno mental pero no representa un peligro para sí mismo o ninguna de las anteriores.

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Entre 2013 y 2015, un equipo de expertos, liderados por John Pestian, entrevistó a 379 voluntarios. Algunos de ellos eran pacientes de departamentos de emergencia diagnosticados como suicidas, otros con trastornos mentales y una tercera parte que estaban sanos y representaban el grupo de control. Todos ellos completaron un cuestionario estándar que clasificaba su conducta y realizaron entrevistas en las que respondían a cinco preguntas abiertas como ser “¿Tienes esperanza?”, “¿Estás enfadado?” o “¿Es algo que te duele emocionalmente?”. Toda esa información fue incorporada a un ordenador con un programa de aprendizaje basado en algoritmos específicos. Los resultados, publicados en Suicide and Life-Threatening Behavior, mostraron que el sistema podía clasificar con un 93% de acierto a las personas suicidas y con un 85% a quienes tenían un trastorno mental pero no eran suicidas y a las personas sanas.

“Este nuevo enfoque – afirma Pestian en un comunicado – proporcionan nuevas oportunidades para aplicar innovaciones tecnológicas en el cuidado y la prevención del suicidio. Los centros sanitarios cuentan con un enorme apoyo tecnológico, pero no ocurre lo mismo en el campo de la salud mental. Ahora nuestros algoritmos permiten esto y se convierten en una metodología que fácilmente se puede incorporara escuelas, centro de menores o clubes deportivos”.

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