Una aplicación móvil que registre un discurso, lo analice automáticamente y detecte, según los patrones del habla la probabilidad de padecer esquizofrenia. Con ese objetivo, directamente relacionado con la psiquiatría, trabaja abocado a temas de inteligencia artificial y neurociencias el doctor Diego Fernandez Slezak, investigador del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET) en el Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación (ICC, CONICET-UBA), de Argentina.

. Sos investigador del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET) en el Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación (ICC, CONICET-UBA). Desde cuándo trabajas uniendo la medicina con la computación?

Siempre me gustó la interdisciplina. Mi tesis de licenciatura fue en simulación de paneles solares para satélites. Durante mi doctorado busqué relacionar la computación con la física y la biología, por lo que terminé estudiando la estimación de parámetros en modelos de crecimiento tumoral. En el final de mi doctorado conocí a Mariano Sigman, quien me abrió el mundo de las neurociencias. A partir de ahí, me focalicé en conectar la inteligencia artificial y las neurociencias.

Esta relación, naturalmente lleva a tratar de entender qué es la conciencia, qué es la mente. Qué se puede modelar e intentar entender. En este camino, tuvimos contacto con psiquiatras que de a poco fueron llevando nuestras investigaciones a aplicaciones cada vez más orientadas a la medicina.

. En que consiste la aplicación móvil que detecta la probabilidad de padecer esquizofrenia?

Hicimos una app que asiste al psiquiatra. Hoy en día, el diagnóstico de esquizofrenia se realiza con entrevistas estandarizadas semi-estructuradas, que dependen mucho de la experiencia del psiquiatra para diagnosticar a los pacientes. Por ejemplo, usando esta entrevistas aproximadamente el 70% de los pacientes declarados de riesgo no terminan teniendo esquizofrenia. O sea, la psiquiatría actual no acierta el 70% de los casos etiquetas de riesgo. Nuestra app intenta cuantificar automáticamente algunas características que miran los psiquiatras para que tengan una herramienta robusta y cuantitativa a la hora de dar un diagnóstico.

. ¿Cómo surgió la idea?

Un poco por casualidad, nos contactamos con psiquiatras de Columbia Hospital, NY. Ellos tenían datos de pacientes de alto riesgo que nunca habían analizado usando herramientas de la inteligencia artificial. En esta conversación surgió la idea de intentar medir algunas características típicamente evaluadas por los psiquiatras: en particular, la desorganización del pensamiento o incoherencia del discurso.

. ¿Cuáles son los patrones del habla que identifica y Cómo lo hace?

Medimos la desorganización del pensamiento o incoherencia del discurso. Para eso, hacemos que la computadora transcriba una entrevista estandarizada, y evaluamos los tópicos de los que se habla en cada frase. Luego, analizamos cuán parecidos son los tópicos entre frases cercanas. Se espera que una persona que mantiene una coherencia discursiva tenga tópicos cercanos en frases contiguas.

. ¿Cómo una maquina puede llegar al grado de sensibilidad tal como para identificar algo tan subjetivo como una enfermedad psiquiátrica?

La enfermedad psiquiátrica no es otra cosa que una etiqueta que una persona (un médico psiquiatra) le asigna a otra persona que muestra ciertas características de comportamiento, potencialmente producidas por un estado mental alterado. Esas características de comportamiento no hay motivo para pensar que no puedan cuantificarse, aún cuando estamos hablando de producción textual o hablada. Ese es el punto más innovador.

Hoy en día hay máquinas que se hacen pasar por humanos en sitios de chat y están diseñados para hacer enojar a la gente. Y lo logran con sorprendente rendimiento. Qué nos hace pensar que esa máquina no pueda detectar enojo (o cualquier otro estado mental)?

. ¿En que fase de desarrollo está la herramienta y cuál es la perspectiva de uso? Es solo para médicos o podría ayudar a los pacientes o familiares de alguna manera?

Recién tenemos los primeros resultados de laboratorio. En los próximos años esperamos poder replicar estos resultados con más gente, en más idiomas, etc. La aplicación se focaliza en ayudar A LOS MEDICOS para darles nuevas herramientas automáticas y cuantitativas que los ayuden a realizar mejores y más rápidos diagnósticos.

. ¿Podría servir para identificar otros trastornos mentales en el futuro?

Ya hemos tenido buenos resultados con Parkinson, depresión, consumo de drogas… Los alcances de esta tecnología son virtualmente ilimitados.

. ¿Existen precedents de aplicaciones similares en Argentina o en otros países de Latinoamérica?

Hasta donde nosotros sabemos, solo dos grupos de investigación están trabajando en el procesamiento de texto aplicado al diagnóstico psiquiátrico. Hoy los desarrollos están más focalizados en utilizar los dispositivos nuevos (como celulares, pulseras inteligentes, etc) para adquisición de datos y procesamiento.

. ¿Cómo está conformado el equipo de trabajo?

Facundo Carrillo (estudiante de doctorado del Dr. Fernandez Slezac), Guillermo Cecchi (IBM, NY), Mariano Sigman (UTDT).