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Una aplicación que permite diagnosticar la esquizofrenia a partir del análisis del habla fue diseñada por el investigador del Conicet Diego Fernández Slezak, quien desarrolló su prototipo junto a Google.
“A partir de nuestras investigaciones sobre análisis de textos, fuimos contactados por psiquiatras que veían en el tipo de herramientas que estábamos trabajando un potencial interesante para la práctica médica”, explicó Slezak, quien se desempeña en el Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación (ICC, Conicet-UBA).
La aplicación móvil busca registrar un discurso, analizarlo y detectar, según los patrones del habla (cantidad de verbos usados por el hablante, desorganización del pensamiento, coherencia discursiva) la probabilidad de padecer esa enfermedad mental.
Para Slezak, la utilización de inteligencia artificial para el procesamiento de textos “era una buena alternativa para cuantificar de forma automática y objetiva eso que los psiquiatras ya conocen desde hace cientos de años”.
La aplicación, que está en etapa de desarrollo, no será de uso libre ni busca reemplazar la labor de los especialistas, sino acompañar a los profesionales en el momento de la entrevista con sus pacientes y complementar desde lo cuantitativo lo que hasta hoy los médicos manejan de forma intuitiva.
“Nuestro valor agregado es sobre las hipótesis que manejan los psiquiatras. No me interesa que un paciente tenga una aplicación que no sabe usar”, afirmó el investigador.
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El trabajo de Slezak comenzó en 2014 en el Hospital de Columbia, Nueva York, donde buscó medir la incoherencia del discurso para predecir cuál de los pacientes de alto riesgo tenía más probabilidades de “convertirse” en esquizofrénico.
El prototipo fue desarrollado junto a Google el año pasado y están comenzando a testearlo con grupos de psiquiatras y replicarlo en español junto a un equipo internacional e interdisciplinario que incluye médicos, físicos, matemáticos, informáticos y lingüistas.
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