Desarrollan chatbot para detectar riesgos de suicidio

El auge de las redes sociales y la facilidad para entablar diálogos a través de estas son una ventana de oportunidades para ayudar a detectar factores de riesgo y así evitar el suicidio. Con esta finalidad, dos estudiantes de la Universidad de Guadalajara (UdeG) trabajan en el desarrollo de una estrategia para disminuir este tipo de conductas entre los jóvenes.

 A través del desarrollo de una serie de algoritmos, Manuel Santana Castolo y Patricia Brand, buscan elaborar un bot que interactúe con usuarios mediante el servicio de mensajería que ofrece Facebook y que pueda detectar cuando existan factores de riesgo de suicidio para derivar al señalado con la atención necesaria.

 “La idea es que a través de esta comunicación que el bot establecería con los usuarios 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”, detalla Patricia Brand, licenciada en psicología y egresada de la ingeniería en biomédica.

 Tan solo en 2015, y según sus datos más recientes, el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (Inegi) contabilizó un total de seis mil 285 suicidios en todo el país, lo que se traduce en una tasa de 5.2 fallecidos por cada 100 mil habitantes. El informe detalla que durante ese año Chihuahua (11.4), Aguascalientes (9.9) y Campeche (9.1) presentaron las tasas más altas.

 Luego de observar esta problemática, a Manuel Santana, quien es ingeniero biomédico, se le ocurrió desarrollar una aplicación que sirviera como dispositivo para detectar riesgos; sin embargo, reflexionó sobre las dificultades para hacer llegar esta iniciativa a los más jóvenes, por lo que optó por apoyarse en plataformas ya existentes para concretar la idea.

 Sinergia entre profesiones

Para desarrollar este proyecto, Manuel Santana buscó la ayuda de Patricia Brand, quien además de ser ingeniera biomédica también tiene una licenciatura en psicología, por lo que ella se encargó de buscar la metodología para la detección de factores de riesgo de suicidio, información que ambos utilizarán para enriquecer el bot.

 “Estamos buscando implementar algoritmos de inteligencia artificial. La idea es que estos algoritmos vayan mejorando con los usuarios, conforme más preguntas procese, más robustas se van a hacer las reacciones y mejor entenderá las respuestas”, explica Manuel Santana, estudiante del doctorado en ciencias de la electrónica y la computación del Centro Universitario de Ciencias Exactas e Ingenierías de la UdeG.

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 esperan que a mediados de octubre se libere una primera etapa de este bot en pacientes control y con antecedentes.

Una perspectiva robusta

Para que el chatbot cuente con una base de datos para reaccionar ante los usuarios, Patricia Brand 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 como los tipos de palabras que usa la gente que ha sido detectada con depresión, por ejemplo”, detalla Patricia Brand.

La ingeniera explica 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. Manuel Santana y Patricia Brand sostienen que esta herramienta será amigable con los usuarios y se tendrá cuidado con el manejo de información de las personas que la utilicen.

“¿Cuánta gente no tiene ni siquiera acceso a un diagnóstico? La idea surgió a partir de esa necesidad real y nos planteamos qué podríamos hacer nosotros si teníamos estas herramientas de la psicología y de la tecnología y cómo podríamos unirlas”, asegura Patricia Brand.