Nuevo sistema evalúa la esquizofrenia a través del habla y movimientos faciales

En los últimos años, ha ido creciendo el interés en usar diferentes métodos para evaluar la esquizofrenia, una condición de salud mental que se caracteriza por varios síntomas como delirios, alucinaciones y cambios emocionales. Este artículo habla sobre un nuevo sistema diseñado para ayudar a reconocer y medir la severidad de los síntomas de esquizofrenia analizando tanto el habla como los movimientos faciales. Al combinar información de diferentes fuentes, este sistema busca ofrecer una evaluación más precisa que los métodos anteriores.

#Antecedentes sobre la Esquizofrenia

La esquizofrenia es un trastorno complejo que afecta cómo una persona piensa, siente y se comporta. Los síntomas pueden variar bastante entre individuos, lo que hace que sea difícil de evaluar. Los síntomas comunes incluyen alucinaciones (ver o escuchar cosas que no están ahí), delirios (creer en cosas que no son ciertas) y síntomas negativos como una expresión emocional reducida. Debido a la diversidad de estos síntomas, los patrones del habla pueden mostrar cambios significativos en quienes tienen este trastorno, haciendo que el habla sea una herramienta valiosa para la evaluación.

#Técnicas de Evaluación Actual

Los clínicos suelen usar cuestionarios y entrevistas estructuradas para evaluar condiciones de salud mental como la esquizofrenia. Una herramienta común es la Escala Breve de Evaluación Psiquiátrica (BPRS), que mide 18 síntomas diferentes y los puntúa del 1 al 7, siendo los puntajes más altos indicativos de síntomas más severos. Estos síntomas se agrupan en tres categorías principales: síntomas positivos, síntomas negativos y síntomas mixtos.

Actualmente, muchos estudios sobre esquizofrenia se centran en la clasificación binaria (dos grupos) o la clasificación multicategoría (varios grupos). Sin embargo, hay una necesidad de sistemas que puedan predecir la severidad de los síntomas en lugar de solo clasificarlos, que es una motivación clave para desarrollar nuevos métodos.

#El Papel de la Evaluación Multimodal

La evaluación multimodal combina diferentes tipos de información, como audio y video, para mejorar el proceso de evaluación. Al analizar tanto el habla como las expresiones faciales, este enfoque busca capturar más detalles sobre cómo afecta la esquizofrenia a las personas. Las tecnologías recientes han avanzado en las evaluaciones multimodales al usar modelos de aprendizaje automático para analizar estos diferentes tipos de datos juntos.

#El Nuevo Sistema de Evaluación

Este nuevo sistema utiliza un método llamado Aprendizaje de Representación Multimodal (MRL) para analizar el habla y los movimientos faciales. Se centra en dos características principales: Variables del Tracto Vocal (TVs), que se relacionan con cómo se produce el habla, y Unidades de Acción Facial (FAUs), que rastrean los movimientos faciales. El objetivo es crear modelos que puedan aprender de estas características sin necesitar muchos datos etiquetados, facilitando la aplicación del sistema en entornos reales.

El sistema emplea un marco llamado Codificador Variacional Cuantizado por Vectores (VQ-VAE). Este marco ayuda a producir representaciones del habla claras e interpretables que se pueden usar tanto para clasificar síntomas como para predecir su severidad.

#Recolección de Datos

Para crear y probar este sistema, los investigadores recopilaron un conjunto de datos de entrevistas con sujetos diagnosticados con esquizofrenia, depresión y personas sanas. Se realizaron grabaciones de audio y video durante estas entrevistas. El conjunto de datos permite que el sistema aprenda de una amplia gama de patrones de habla y expresiones emocionales.

Para el análisis, los investigadores se centraron específicamente en un subconjunto de sujetos que mostraban diferentes síntomas de esquizofrenia y controles sanos. Las puntuaciones de BPRS proporcionadas por los clínicos antes de las entrevistas sirvieron como base para determinar la severidad de los síntomas.

#Procesamiento de Datos y Extracción de Características

El primer paso en el proceso es preparar los datos de audio y video recopilados. Esto implica separar el habla del entrevistador y del sujeto y segmentar las grabaciones en partes más pequeñas para su análisis. Cada segmento dura 40 segundos.

A partir de estos segmentos, los investigadores extraen TVs y FAUs como características que representan el habla y las expresiones faciales de los sujetos. Las TVs se calculan en función de cómo el tracto vocal moldea el sonido, mientras que las FAUs se derivan de los movimientos faciales. Usar estas características ayuda a obtener una visión detallada de la condición de cada sujeto.

#Entrenamiento del Modelo

El modelo se entrenó utilizando un método conocido como Aprendizaje de Tareas Múltiples (MTL), que le permite trabajar en múltiples tareas de forma simultánea. Esencialmente, el modelo aprende a clasificar síntomas y predecir puntuaciones de severidad basándose en los mismos datos. Este enfoque combinado ayuda a mejorar el rendimiento general.

El proceso de entrenamiento involucra usar un conjunto de segmentos de audio y video para refinar la capacidad del modelo de reconocer patrones relacionados con la esquizofrenia. Los investigadores establecieron cuidadosamente varios parámetros para asegurar que el modelo aprenda de manera efectiva.

#Evaluación del Rendimiento

Para evaluar qué tan bien funciona el modelo, se utilizan varias métricas, incluyendo la puntuación F1 ponderada, la puntuación del Área Bajo la Curva (AUC-ROC) y la Precisión Ponderada. Estas métricas ayudan a determinar cuán exactamente clasifica el modelo los síntomas y predice las puntuaciones de severidad.

Los resultados mostraron que este nuevo sistema superó a modelos anteriores que se centraban exclusivamente en audio o video. Esta mejora sugiere que combinar ambos tipos de datos puede llevar a evaluaciones más precisas.

#Análisis de Errores

Aunque el modelo ha demostrado un mejor rendimiento, un análisis adicional reveló ciertas limitaciones. Por ejemplo, un sujeto tuvo puntuaciones extremadamente altas, lo que sesgó el rendimiento promedio. Al eliminar este caso extremo, la precisión del modelo mejoró significativamente.

Además, los investigadores identificaron que incluir datos de texto podría mejorar el rendimiento del modelo. Aunque la modalidad de texto no fue el mejor rendimiento en estudios anteriores, integrarla correctamente podría proporcionar una imagen más completa al evaluar condiciones como la esquizofrenia.

#Conclusión

Este nuevo sistema de evaluación multimodal parece prometedor para proporcionar una comprensión más detallada de los síntomas de esquizofrenia al mirar tanto el habla como las expresiones faciales. El uso de técnicas avanzadas de aprendizaje automático permite una mejor clasificación de síntomas y predicción de su severidad. A medida que el campo avanza, el objetivo es incorporar datos de varias fuentes y modalidades para crear un sistema más robusto que pueda usarse clínicamente.

Los esfuerzos futuros también se centrarán en refinar el modelo e incluir datos de texto para mejorar la calidad de las evaluaciones, brindando en última instancia un mejor apoyo a las personas que experimentan esquizofrenia y sus equipos de tratamiento.