Un nuevo estudio destaca las oportunidades para una inteligencia emocional artificial

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¿Cómo influirá la inteligencia artificial (IA) en el futuro de la industria de la salud mental? Un grupo pionero del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) está aplicando inteligencia artificial emocional para mejorar la salud mental y la calidad de vida en general. Recientemente, el Grupo de Investigación de Computación Afectiva del MIT Media Lab publicó un nuevo estudio que proporciona evidencia empírica de que el aprendizaje automático de inteligencia artificial (IA) empático puede contrarrestar los efectos adversos de la ira en la resolución creativa de problemas humanos.

El estudio del MIT involucró a más de mil participantes para jugar el juego de adivinar la palabra, Wordle, para ver cómo la ira y la empatía afectan el rendimiento. Los asignados a la condición de provocación de ira se desempeñaron mal en comparación con el grupo de control. La investigación muestra que un agente de IA empático puede reducir el impacto negativo de la ira en la resolución creativa de problemas.

La IA emocional, también conocida como inteligencia emocional artificial, es un subconjunto de la IA que reacciona, simula, cuantifica y comprende las emociones humanas. La computación afectiva es la computación que se relaciona, surge o influye deliberadamente en las emociones. El campo se introdujo en 1995 en un artículo escrito por Rosalind W. Picard, profesora de artes y ciencias de los medios del MIT, investigadora principal en la Clínica Jameel del MIT, fundadora y directora del Grupo de Investigación de Computación Afectiva en el MIT Media Lab, y co-fundador de los laboratorios salientes del MIT Affectiva (ahora parte de Smart Eye) y Empatica. En el artículo, Picard sugiere que las computadoras necesitan la capacidad de reconocer y expresar afecto para interactuar de manera natural e inteligente con los humanos.

“Estamos buscando oportunidades en las que la IA pueda ser de ayuda inmediata”, dijo Picard. “Dado que no hay suficientes terapeutas para las personas que sufren de depresión y ansiedad, las dos fuentes más importantes de enfermedades mentales, estamos analizando qué se puede hacer con la tecnología para ayudar a esas personas. Y, en particular, estamos pensando no solo en la atención médica, que se nombra incorrectamente porque se trata solo de atención médica, sino en la atención médica real, antes de que las personas estén deprimidas, se les diagnostique un trastorno depresivo mayor o un trastorno de ansiedad”.

Uno de los proyectos de investigación actuales en la Clínica Jameel del MIT es crear un aprendizaje automático personalizado de IA para mejorar la salud mental. Aproximadamente el 22 por ciento de los estudiantes universitarios del MIT sufren depresión severa o moderadamente severa según el MIT. Los objetivos del proyecto son desarrollar un método para monitorear los cambios en los niveles del trastorno depresivo mayor y pronosticar la trayectoria, identificar las variables clave y permitir tratamientos individualizados que se adapten al tiempo. El objetivo es utilizar la medicina digital personalizada para permitir la entrega de la prevención o el tratamiento óptimos de MDD a las poblaciones desatendidas, rompiendo las barreras de tiempo, costo, disponibilidad y confianza.

El año pasado, el MIT presentó un estudio en la Conferencia Internacional sobre Aprendizaje Automático (ICML) de 2021 que mejoró la precisión de los algoritmos de aprendizaje automático de IA para predecir las puntuaciones clínicas de la escala de calificación de depresión de Hamilton (HDRS-17). La Escala de Calificación de Hamilton para la Depresión es un cuestionario desarrollado por Max Hamilton en el Departamento de Psiquiatría de la Universidad de Leeds, que se publicó en la Revista de Neurología, Neurocirugía y Psiquiatría en 1960. Se usa comúnmente para evaluar la depresión clínica, también llamada Trastorno depresivo mayor (TDM), un trastorno de salud mental grave que puede limitar la capacidad de una persona para realizar actividades diarias. Los investigadores del MIT utilizaron bosques aleatorios de efectos mixtos (BAEM) y algunos datos de pacientes etiquetados al entrenar el algoritmo. Como resultado, su IA superó los bosques aleatorios estándar y las líneas de base promedio personales al predecir los puntajes clínicos de la escala de calificación de depresión de Hamilton.

Este es solo uno de los muchos proyectos de investigación del MIT en la intersección del aprendizaje automático de IA y la salud mental. Otros proyectos incluyen un sistema de recomendación de IA escalable para personalizar las recomendaciones de terapia para mejorar la salud mental en función del contexto actual del usuario, las preferencias pasadas y usuarios similares, un estudio que examina si los humanos o la IA son mejores para detectar videos falsos profundos, la creación de tres IA métodos de modelado de visión por computadora para predecir los niveles de estrés de un conductor en función de la escena de manejo, un juego de intervención de salud mental digital llamado The Guardians: Unite the Realms que involucra a los usuarios para completar intervenciones de activación del comportamiento y muchos más proyectos de investigación.

“Con respecto a la salud mental y la IA, creo que hay muchas oportunidades”, dijo Picard. “Tenemos mucho que aprender de la comunidad psicológica, no estamos tratando de reemplazarlos. Creo que construir una IA que reemplace a las personas en general es una muy mala idea. Lo que estamos viendo es cómo construir el tipo de IA que aumenta y expande lo que la gente puede hacer”.

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