Unha enxeñeira galega lidera un proxecto centrado no uso da Intelixencia Artificial para identificar condutas suicidas nas redes sociais

A xornada centrarase en como a Inteligencia Artificial pode contribuír positivamente á saúde mental. Impartiraa a enxeñeira informática galega Ana Freire Veiga, profesora titular e vicedecana de Impacto Social e Innovación Académica da UPF Barcelona School of Management, da Universitat Pompeu Fabra. Poderá seguirse en liña -o enlace obtense unha vez rexistrados na web da Deputación-.

O notable incremento da demanda de atención en saúde mental fai que o acceso a estes servizos e a calidade dos mesmos empeorase nos últimos tempos. As dificultades no acceso a consultas psicolóxicas, así como o estigma que rodea os problemas de saúde mental, conleva que moitas persoas non cheguen a recibir un diagnóstico. Con todo, na era da dixitalización nacen novas vías para estudar as enfermidades mentais, adaptadas ás novas formas de comunicación da nosa sociedade. Nesta liña, as redes sociais estanse a amosar como un medio eficaz para detectar problemas mentais.

Depresión, tendencias suicidas e trastornos da conduta alimentaria

Ana Freire coordina o proxecto STOP (Suicide prevenTion in social Platforms), que analiza as redes sociais en busca de patróns asociados a diversas enfermidades mentais, prestando especial atención ao suicidio. Dirixido desde a UPF Barcelona School of Management da Universitat Pompeu Fabra, involucra a diversos organismos cataláns, xunto á Universidade de Lyon e á Universidade da Suíza Italiana.

No marco deste proxecto, investigadores, psicólogos e psiquiatras estudan a expresión en redes sociais da depresión, as tendencias suicidas e os trastornos da conduta alimentaria. “Mediante a análise de texto, imaxe e actividade, observamos factores que habitualmente o persoal especializado pregunta directamente aos seus pacientes nas consultas: se teñen apoio social, a súa calidade de sono, posibles factores de risco, preocupacións recorrentes… Estas preguntas resólvense na contorna das redes sociais analizando se un usuario ten moitas conexións, se ten actividade durante as horas de sono ou se comenta ou demostra interese por certos temas. Estas e outras moitas características constitúen a entrada a algoritmos de Intelixencia Artificial que se adestran para poder extraer patróns comúns en usuarios de alto risco” -explica a experta-.

“Este traballo permitiu aprender características diferenciais entre os grupos de alto risco e libre de risco para cada un dos casos estudados (depresión, suicidio e trastornos da conduta alimentaria). Algunhas destas características son demográficas (rango de idade e sexo máis común en usuarios de alto risco) e outras relacionadas coas preferencias dos usuarios (por exemplo, aqueles con trastornos da conduta alimentaria adoitan amosar interese por dietas estritas de adelgazamento, dietas veganas ou exercicios intensos para alcanzar unha rápida perda de peso)” -salienta a investigadora galega-.

Ana Freire sinala que esta información foi a base para lanzar campañas en Instagram e Facebook dirixidas aos colectivos identificados en cada un dos tres grupos estudados. “Como resultado, conseguiuse aumentar nun 60% o número de chamadas provenientes de redes sociais ao Teléfono de Prevención do Suicidio” -destaca-.

“Este é un claro exemplo de que a Intelixencia Artificial, utilizada de xeito responsable, pode repercutir moi positivamente na sociedade. Esta responsabilidade implica que o tratamento de datos se faga de maneira completamente anónima, é dicir, non é posible identificar, cos datos recompilados, a ningunha conta empregada para adestrar os algoritmos desenvoltos” -manifesta a investigadora-.