Científicos chinos crean una inteligencia artificial capaz de anticipar el riesgo de depresión hasta cuatro años antes de su aparición

Un equipo de científicos de la Universidad de Shenzhen, en China, desarrolló un modelo de inteligencia artificial que, según sus autores, permite predecir el riesgo de depresión con hasta cuatro años de anticipación. La herramienta analiza cómo el cerebro procesa las expresiones faciales de otras personas y busca identificar patrones asociados a un futuro trastorno depresivo mayor, una condición que afecta a más de 332 millones de personas en el mundo, según cifras de la OMS citadas en el estudio.

El proyecto, liderado por Lu Han, profesor asistente de la Escuela de Inteligencia Artificial de esa universidad, se basó en datos de IMAGEN, una cohorte longitudinal de adolescentes reclutados en varios países europeos. A los 19 años, los participantes se sometieron a una resonancia magnética funcional mientras observaban rostros con distintas emociones, y sus síntomas se evaluaron mediante cuestionarios estandarizados. El equipo hizo un seguimiento de esos jóvenes hasta los 23 años para comprobar si desarrollaban síntomas depresivos. El artículo con los resultados se publicó este mes en la revista Science Advances.

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Las expresiones de enojo serían una señal de riesgo

Según explicó Lu al medio Global Times, las personas sin depresión distinguen con facilidad los cambios emocionales en el rostro de los demás y responden en consecuencia, por ejemplo, con amabilidad ante una sonrisa. Quienes padecen depresión, en cambio, tienden a suponer que los demás están enfadados con ellos. Por eso, los investigadores centraron el análisis en las expresiones de enojo, que consideran una señal de amenaza social vinculada a las dificultades interpersonales propias del trastorno.

Con esa base, el equipo construyó un modelo de aprendizaje profundo que imita el modo en que el cerebro procesa la información visual y codifica conceptos emocionales abstractos como la ira. Los resultados mostraron que los jóvenes de 19 años cuya respuesta a los rostros estaba sesgada hacia emociones o recuerdos negativos eran los que con mayor probabilidad desarrollaban algún tipo de depresión. El biomarcador computacional resultante, indicó Lu, se relacionó también con la variante genética rs11123030, lo que sugiere que la predisposición hereditaria influye en la forma en que una persona percibe las emociones ajenas.

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Resultados prometedores en un ensayo clínico

El marcador diseñado por el equipo de Lu se puso a prueba en Stratify, un segundo ensayo que comparó la depresión con otros trastornos mentales como el alcoholismo, los atracones de comida o el abuso de drogas. Entre una cohorte de más de 400 adolescentes con diversas formas del trastorno, solo los 134 que tenían un diagnóstico clínico de trastorno depresivo mayor mostraron valores anormales en el marcador. En cambio, los pacientes con síntomas de adicción, anorexia o bulimia presentaron resultados similares a los de quienes no tenían señales de problemas de salud mental, lo que respalda la especificidad del hallazgo.

Lu añadió que el biomarcador aporta información predictiva independiente del estrés familiar y los factores socioeconómicos, sin reemplazar esos riesgos ambientales. Por eso, remarcó, la depresión no responde a una sola causa, sino a la interacción entre la genética, el desarrollo cerebral y las experiencias de vida.

El futuro de la IA para la salud mental

El investigador señaló que los hallazgos deben validarse aún en adultos de mediana edad y en distintos grupos étnicos antes de una aplicación más amplia. También sugirió que el estudio puede impulsar el desarrollo de sistemas de percepción robótica que emulen con mayor precisión el modo en que los humanos interpretan las emociones, un paso hacia lo que describió como IA encarnada capaz de percibir estados emocionales a través de señales faciales sutiles.