Los algoritmos también podrían detectar ansiedad y depresión en niños

La ansiedad y la depresión también afectan a los más pequeños. Las cifras hablan claro. Uno de cada cinco niños padece de algunos de estos trastornos. Sus síntomas, sin embargo, pueden convertirse en un rastro prácticamente invisible para padres, maestros o médicos. Los expertos los definen como 'trastornos internalizantes' ya que quienes los sufren parecen encerrados en sí mismos, lo que convierte el diagnóstico en un verdadero reto.

Para hacer frente a ello, un equipo de investigadores de la Universidad de Vermont y de Michigan ha desarrollado una nueva estrategia que podría ayudar a diagnosticar a los niños y niñas que se encuentran en este tipo de situaciones. Se trata de una novedosa combinación de sensores de movimiento y análisis de imagenes mediantes mecanismos de inteligencia artificial. Los creadores de esta nueva aproximación, publicada este mismo miércoles en la revista PLOS ONE, calculan que de esta manera se podrían reducir los tiempos de diagnóstico a cuestión de minutos, obteniendo una precisión de diagnósticos cercana al 80%.

"La magnitud del problema requiere una tecnología de detección que permita identificar a los niños con la suficiente antelación para que puedan recibir la atención que necesitan", explica Ryan McGinnis, ingeniero biomédico de la Universidad de Vermont. En este sentido, los expertos recuerdan que, si no son tratados, los pequeños con trastornos de ansiedad o depresión tienen un mayor riesgo de abuso de sustancias y suicidio en el futuro.

Método de diagnóstico

Los investigadores responsables de este nuevo estudio proponen una combinación de herramientas para facilitar evaluación de los infantes. En situaciones normales, la detección de los síntomas recae en la observación directa de los profesionales sanitarios. En este caso, en cambio, los expertos proponen el uso de un sensor de movimiento portátil para controlar el movimiento de los niños y un algoritmo de aprendizaje automático para analizar su recorrido y distinguir los niños con ansiedad o depresión.

Gracias a la introducción de la inteligencia artificial en el proceso de diagnóstico, los investigadores pudieron identificar diferencias en la forma en que se movieron los pequeños con depresión o ansiedad con hasta un 81% de precisión, incluso aportando mejores resultados que el cuestionario estándar para padres.

El algoritmo desveló que los niños con 'trastornos internalizantes' tienden a alejarse de las potenciales amenazas, lo que los expertos interpretan como ansiedad anticipatoria. También detectó sutiles variaciones en la forma en que se movían estos infantes. Los resultados, además, estarían en la línea de lo que preveían los investigadores. Eso sí, brindado resultados en un plazo de tiempo mucho más reducido respecto a los proporcionados por los métodos tradicionales. 

"Algo que normalmente hacemos con semanas de entrenamiento y meses de codificación se puede hacer tan solo unos minutos con estos instrumentos", explica Ellen McGinnis, del equipo de investigadores responsables del trabajo. 

Tecnología de diagnóstico

Los investigadores estiman que este tipo de técnicas podrían ayudar a mejorar el diagnóstico de este tipo de trastornos en infantes. El siguiente paso, según explican los expertos, será refinar el algoritmo para que aprenda a distinguir los síntomas de ansiedad y depresión. 

"Los niños con trastornos de ansiedad necesitan un mayor nivel de atención e intervención psicológica", recuerdan los expertos. "Si los síntomas de ansiedad no se detectan en una etapa temprana de la vida, podrían convertirse en un trastorno de ansiedad y estado de ánimo en toda regla. Pero si estas condiciones se detectan temprano, hay buenos tratamientos disponibles", recalca Maria Muzik, una de las psiquiatras responsables de la investigación.