Trabaja la UNAM en software para reconocer depresión a distancia

13 julio 2017

La doctora Lorena Flores Plata, investigadora del Laboratorio de Enseñanza Virtual y Ciberpsicología, de la Facultad de Psicología de la UNAM, estudia el reconocimiento automático de emociones en un proceso de evaluación de Internet para pacientes deprimidos.

El proyecto se realizó con un software de reconocimiento facial de emociones, llamado FaceReader desarrollado por la empresa de tecnología Noldus, la cual se dedica al desarrollo de software para el estudio del comportamiento tanto en animales como en seres humanos.

El software reconoce un rostro, posteriormente lo modela en tres dimensiones y finalmente lo analiza para llevar a cabo la clasificación de la emoción que ese rostro expresa. Su funcionamiento se basa en un manual llamado, Sistema de Codificación Facial de Acciones (FACS por sus siglas en inglés), desarrollado por el psicólogo pionero en el estudio de las emociones, Paul Ekman.

Para evaluar la precisión del sistema automático de reconocimiento de emociones, el grupo de psicólogos de la UNAM trabajó con voluntarios, principalmente universitarios. Algunos de ellos tenían trastornos del estado de ánimo, específicamente depresión y otros eran personas que no presentaban depresión. Con todos estos pacientes se siguieron los lineamientos de terapia vía Internet y se les pidió no utilizar lentes, barba ni bigote durante tres evaluaciones.

Para comparar los resultados del sistema automatizado con los de un terapeuta humano, en cada sesión, tanto FaceReader como el terapeuta humano determinaban las emociones que presentaba el paciente. Al analizar los resultados, los psicólogos encontraron una congruencia entre lo que ambos reportaban.

Al evaluar a los pacientes no deprimidos, los investigadores registraron que la emoción que menos prevaleció durante las sesiones fue la felicidad y la que más expresada fue el disgusto.

En el grupo de pacientes deprimidos, las emociones se mostraron más intensamente que en el grupo de personas que no estaban deprimidas, pero ellos expresaron mucho menos frecuentemente y con menor intensidad la emoción de felicidad.

Algunas desventajas que identificaron al utilizar estos sistemas de reconocimiento automático de emociones mediante las expresiones faciales, fue que no pueden aplicarse en pacientes que usen lentes, barba, bigote o aquellos que tienen algún problema en los músculos del rostro como parálisis faciales.

Además, estos sistemas automatizados, exigen que las evaluaciones se lleven a cabo en sitios bien iluminados, requieren de un equipo de cómputo potente y el software no funciona correctamente cuando la persona se toca alguna parte del rostro para llorar o si voltea la cabeza y no mira directamente a la cámara.

Terapia por Internet

Lorena Flores Plata dijo que los resultados del estudio muestran el reconocimiento automático de emociones mediante expresiones faciales como una herramienta prometedora, en los procesos de psicoterapia vía Internet.

Por otro lado, consideró necesario encontrar nuevas herramientas para el reconocimiento facial de emociones y desarrollar más software que permita leer algunos otros gestos del lenguaje corporal, además de las expresiones faciales.

Según datos aportados por la especialista, en México los problemas de salud mental que se presentan con mayor frecuencia son los trastornos de ansiedad; en segundo lugar, los trastornos mentales inducidos por una sustancia y en tercer lugar los trastornos del estado de ánimo, como la depresión; de ahí la importancia de hacer investigaciones más profundas al respecto.

De acuerdo con cifras de la Organización Mundial de la Salud, en el año 2020, la depresión será la enfermedad que causará más incapacidad de los sujetos para asistir a sus labores. Es nuestro país, 9% de los adultos reportan tener algún tipo de depresión.

*Información de UNAM Global




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