App detecta la depresión utilizando la cámara del celular
MoodCapture promete cambiar el panorama de la salud mental al detectar signos tempranos de depresión usando la cámara frontal del celular.
La depresión, un trastorno mental que afecta a millones de personas en todo el mundo, es un problema de salud grave que merece una atención urgente y comprensiva. Más allá de ser simplemente "sentirse triste", la depresión es una condición compleja que puede tener efectos devastadores en la vida de quienes la padecen y en su entorno.
Expertos en salud mental advierten que la depresión no solo afecta el estado de ánimo de una persona, sino que también puede influir en su salud física, su capacidad para funcionar en la vida diaria y sus relaciones interpersonales. Desde sentimientos de desesperanza y falta de interés en actividades que antes se disfrutaban hasta problemas de sueño, cambios de apetito, fatiga y pensamientos suicidas, los síntomas de la depresión pueden manifestarse de diversas maneras y variar en intensidad.
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Ahora la tecnología daría una ayuda muy importante para combatir la depresión, dado qu un equipo de investigadores de Dartmouth College en Estados Unidos ha desarrollado una aplicación revolucionaria llamada MoodCapture, que promete cambiar el panorama de la salud mental al detectar signos tempranos de depresión mediante la cámara frontal de un teléfono inteligente.
Esta aplicación, que aún no está disponible para el público en general, ha demostrado una impresionante precisión del 75% en la identificación de síntomas depresivos, según un estudio realizado con 177 personas diagnosticadas con trastorno depresivo mayor.
¿Cómo funciona la app?
El funcionamiento de MoodCapture es sorprendentemente simple: utiliza la cámara frontal del teléfono para capturar imágenes de la expresión facial del usuario y su entorno durante el uso regular del dispositivo. Estas imágenes luego son evaluadas en busca de señales clínicas asociadas con la depresión, utilizando inteligencia artificial combinada con un software de procesamiento de imágenes faciales.
El profesor Andrew Campbell, autor correspondiente del estudio, explica: "MoodCapture utiliza una línea tecnológica similar de reconocimiento facial con aprendizaje profundo y hardware de inteligencia artificial, por lo que existe un enorme potencial para ampliar esta tecnología sin ningún aporte o carga adicional para el usuario". Esta capacidad de análisis pasivo sin necesidad de intervención directa por parte del usuario es lo que hace que MoodCapture sea tan innovador.
Durante el estudio, la aplicación capturó más de 125,000 imágenes de los participantes en el transcurso de 90 días. Estas imágenes se analizaron en busca de indicadores de depresión basados en datos recopilados del primer grupo de participantes, que fueron fotografiados mientras respondían a afirmaciones relacionadas con la depresión. Los resultados fueron prometedores, con MoodCapture identificando correctamente la depresión en el segundo grupo de participantes con una precisión del 75%.
Nicholas Jacobson, coautor del estudio, señala que MoodCapture podría cerrar la brecha entre el momento en que las personas necesitan intervención para la depresión y su acceso real a los recursos de salud mental. Al capturar los cambios en los síntomas de la depresión en la vida diaria de una persona, esta tecnología podría ayudar a prevenir y tratar los episodios depresivos de manera más oportuna.
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Aunque MoodCapture aún no está disponible para el público, los investigadores creen que tecnologías como esta podrían estar disponibles en los próximos cinco años con un mayor desarrollo. Además, están explorando cómo esta aplicación podría integrarse con intervenciones terapéuticas para proporcionar apoyo en tiempo real sin agregar presión adicional al sistema de atención de la salud mental.
En resumen, MoodCapture representa un emocionante avance en la detección temprana y el manejo de la depresión, demostrando el potencial de la inteligencia artificial y la tecnología móvil para mejorar la atención de la salud mental en todo el mundo.