Según los datos más recientes de la Organización Mundial de la Salud (OMS) en 2015, la tasa de suicidios media en Latinoamérica fue de 9.8 por cada 100 mil habitantes. Esto significa unas 65 mil muertes anuales.
Ciudad de México, 16 de julio (EFE).- Estudiantes egresados de la Universidad de Guadalajara (UdeG) trabajan en el desarrollo de un bot que, a través de una serie de algoritmos, logre detectar factores de riesgo y conductas suicidas en los jóvenes, informó en un comunicado el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (Conacyt).
El objetivo, dijeron los estudiantes Manuel Santana Castolo y Patricia Brand, responsables del proyecto, es que el bot pueda interactuar con los usuarios mediante el servicio de mensajería que ofrece Facebook y que cuando existan factores de riesgo de suicidio se pueda derivar a la persona para la atención necesaria.
«La idea es que pudiéramos detectar si hay depresión o riesgo suicida; no es un diagnóstico, solo una detección y de ser posible una canalización con los profesionales de la salud adecuados», detalló Brand, licenciada en psicología y egresada de la ingeniería en biomédica.
Brand fue la encargada de desarrollar la metodología para la detección de factores de riesgo de suicidio.
Santana, ingeniero biomédico, dijo que buscan implementar algoritmos de inteligencia artificial que ayuden al bot a procesar las preguntas de los usuarios y, con el tiempo, pueda entender mejor las respuestas.
Según los datos más recientes de la Organización Mundial de la Salud (OMS) en 2015, la tasa de suicidios media en Latinoamérica fue de 9.8 por cada 100 mil habitantes. Esto significa unas 65 mil muertes anuales.
En México, según el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (Inegi), en 2015 se reportaron 6 mil 285 suicidios en todo el país, lo que se traduce en una tasa de 5.2 por cada 100 mil habitantes.
Santana, estudiante del doctorado en ciencias de la electrónica y la computación del Centro Universitario de Ciencias Exactas e Ingenierías de la UdeG explicó que, en una primera etapa, el chatbot recibirá la información básica de los usuarios para elaborar un primer perfil sobre la persona que interactúa.
Posteriormente se trabajará con preguntas hechas con base en manuales médicos para trazar una ruta que ayude a detectar los factores de riesgo.
Una vez que la inteligencia artificial detecte factores de riesgo, se pondrá en contacto con los usuarios previamente establecidos como referencia, o con instituciones que den tratamiento y asesoramiento en torno a salud mental.
Ambos estudiantes esperan que a mediados de octubre se libere una primera etapa de este bot en pacientes control y con antecedentes.
Brand dijo que para que el chatbot cuente con una base de datos para reaccionar ante los usuarios, trabaja en el desarrollo de una serie de información que robustezca la inteligencia artificial, basándose en manuales y tests disponibles que son piedra angular para diseñar nuevas formas de construir la perspectiva del bot.
«Lo diseñamos para que pueda detectar y evaluar las respuestas, asignamos un puntaje a las respuestas que los usuarios dan y también queremos incorporar un algoritmo que empiece a detectar indicadores lingüísticos, que son los tipos de palabras que usa la gente que ha sido detectada con depresión, por ejemplo», detalló la estudiante.
Ambos desarrolladores indicaron que en un futuro se piensa incorporar la función de analizar la voz de los usuarios para detectar, mediante factores como el tono de la voz, posibles riesgos de depresión para ser tratados de manera preventiva.
