Los primeros síntomas de la depresión suelen relacionarse con una reducción de la expresividad facial. Pero aún se desconoce si la depresión subumbral (un estado leve de signos depresivos que no cumple los criterios de diagnóstico, pero que constituye un factor de riesgo para desarrollar esta enfermedad) se asocia con cambios en las expresiones faciales, sin embargo, esto puede cambiar con la inteligencia artificial (IA).
La profesora asociada Eriko Sugimori y la estudiante de doctorado Mayu Yamaguchi, de la Facultad de Ciencias Humanas de la Universidad de Waseda (Japón), investigaron los cambios en la expresión facial en estudiantes universitarios japoneses utilizando datos faciales e IA.
Los investigadores pidieron a 64 estudiantes universitarios japoneses que grabaran videos cortos de autopresentación. Otro grupo de 63 alumnos calificó la expresividad, amabilidad, naturalidad o simpatía de los participantes. Simultáneamente, el equipo utilizó OpenFace 2.0, un sistema de IA que rastrea micromovimientos en los músculos faciales, para analizar los mismos videos.
Los resultados revelaron un patrón consistente. Los estudiantes que reportaron síntomas depresivos subumbrales se calificaron como menos amigables, expresivos y agradables. Curiosamente, no se juzgaron como más rígidos, falsos o nerviosos.
Esto sugiere que la depresión subumbral no hace que las personas parezcan abiertamente negativas, sino que atenúa su expresividad positiva.
¿Qué signos detectó la IA en pacientes con potencial depresión subumbral?
El análisis de IA reveló patrones específicos de movimientos oculares y bucales, como la elevación de la ceja interna, la elevación del párpado superior, el estiramiento labial y la apertura de la boca, signos que fueron más frecuentes en los participantes con depresión subumbral.
Estos sutiles movimientos musculares estaban fuertemente vinculados con las puntuaciones de depresión, aunque eran demasiado sutiles para que los observadores inexpertos los detectaran.
Sin embargo, los investigadores resaltan que su estudio se realizó con estudiantes japoneses, una consideración importante dado que las normas culturales influyen en la forma en que las personas expresan sus emociones.
“Nuestro novedoso enfoque de videos cortos de autopresentación y análisis automatizado de expresiones faciales puede aplicarse para evaluar y detectar problemas de salud mental en escuelas, universidades y lugares de trabajo”, afirmó Sugimori.
El enfoque propuesto podría utilizarse en tecnología de salud mental, plataformas de salud digital o programas de bienestar para empleados para monitorear eficazmente el bienestar psicológico.
“En general, nuestro estudio proporciona una herramienta de análisis facial novedosa, accesible y no invasiva basada en IA para la detección temprana de la depresión (antes de la aparición de síntomas clínicos), lo que permite intervenciones tempranas y atención oportuna de la salud mental”, concluyó Sugimori.
Información de Neuroscience News / Redacción Neuroweb
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