A nivel mundial, 264 millones de personas padecen depresión, una enfermedad que en países como España, donde los trastornos mentales comunes suponen un coste del 2,2% del PIB, es la primera causa de discapacidad atribuida a una única enfermedad. Para combatirla, es clave su detección temprana y posterior monitorización, pero su diagnóstico se enfrenta a dos grandes problemas hoy en día: la ausencia de medidas objetivas y la actual sobrecarga de la sanidad pública.

 

Con el fin de intentar mitigarlos, y aprovechando los últimos avances de la inteligencia artificial (IA) en cuanto a procesamiento del lenguaje natural y gráficos por computadora, el LabLENI de la Universidad Politécnica de Valencia (UPV), que lleva años trabajando en la generación de humanos virtuales, está llevando a cabo dos proyectos conjuntos, REMDE y DEBIO -financiados respectivamente por la UPV y el Ministerio de Derechos Sociales y Agenda 2030 del gobierno español- que tienen como objetivo desarrollar una aplicación de realidad virtual que permita la detección temprana de síntomas depresivos a través de biomarcadores de mirada y voz durante interacciones con humanos virtuales (DEBIO) y profundizar, en la misma línea, en biomarcadores neurofisiológicos (REMDE).

 

Los humanos virtuales como medio de estimulación para recrear conversaciones realistas

 

“El origen general del proyecto”, explica Mariano Alcañiz, director del LabLENI (Human Tech UPV) e investigador principal en DEBIO, “es, a través de una nueva tecnología como son los humanos virtuales, mejorar las herramientas que ponemos a disposición del personal que

trabaja en salud mental, para que puedan llevar a cabo un diagnóstico más preciso y rápido, en general, de trastornos de salud mental, y en concreto, de trastornos de depresión”. Este es uno de los objetivos del recién aprobado plan de Salud Mental y Adicciones (2024-2027) de la Generalitat Valenciana.

 

En concreto, como indica Javier Marín, profesor del Departamento de Estadística e Investigación Operativa Aplicadas y Calidad, miembro de LabLENI e investigador principal de REMDE, “estamos trabajando en la creación de humanos virtuales que estimulen a los sujetos con conversaciones en situaciones realistas, de modo que, a través de dichas conversaciones, puedan aparecer ciertos biomarcadores, comportamentales o neurofisiológicos, que nos permitan distinguir a las personas con síntomas depresivos de las que no los tienen”.

 

“Una vez medidos los comportamientos y respuestas de los sujetos durante las conversaciones”, prosigue Marín, “la segunda parte del proyecto consiste en modelizar los patrones a través de aprendizaje automático y así, poder reconocer estos síntomas de manera automática”.