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Científicos del Instituto McGovern para la Investigación del Cerebro, dependiente del MIT, crearon un sistema de inteligencia artificial capaz de analizar textos y estimar el riesgo de suicidio. La herramienta identifica palabras y frases relacionadas con casi 50 factores de riesgo para ayudar a profesionales y activar medidas de contención en situaciones críticas. Los investigadores consideran que, tras una mayor validación, podría utilizarse en entornos clínicos y en servicios de apoyo.
Inmersos en el acalorado debate acerca de los riesgos asociados al uso de la nueva inteligencia artificial —en el que resuenan la aseveración de que acabará con la humanidad —, la mención de sus beneficios parece relegada a un segundo plano.
Sin embargo, existen numerosos desarrollos que exhiben las ventajas de esas tecnologías , que también merecen atención. En ese grupo se inscribe una IA ideada por científicos del Instituto McGovern para la Investigación del Cerebro, que depende del MIT, diseñada para detectar y evaluar señales relacionadas al riesgo de suicidio para, de este modo, activar medidas de contención.
Descripto recientemente en un artículo publicado en la revista Journal of Psychopathology and Clinical Science , el sistema busca pistas en textos y los emplea en estimaciones útiles para abordar el vínculo con personas que atraviesan situaciones críticas. Según explica Jennifer Michalowski, de la mencionada institución, los intentos de suicidio son difíciles de predecir .
“Se han vinculado docenas de factores de riesgo y hasta los clínicos capacitados tienen dificultades para identificar quién intentará quitarse la vida entre aquellas personas que presentan algún tipo de ideación suicida”, señala la especialista. La herramienta que idearon procura cerrar esa brecha. ¿Cómo funciona la IA que identifica el riesgo de suicidio? Básicamente, se basa en un listado de palabras y frases vinculadas a casi 50 factores .
Luego rastrea esos elementos en textos —charlas con consejeros, en líneas de atención— y los utiliza para estimar niveles de riesgo. Los investigadores aseguran que las predicciones son precisas y que con una mayor validación podría servir de ayuda en entornos clínicos y para apoyo en situaciones de crisis .
“Cuando se observan todos estos factores de riesgo, se ve que interactúan de formas que realmente no comprendemos”, comenta Daniel Low, uno de los científicos a cargo de esta iniciativa. “Hay muchas vías distintas que pueden llevar a una persona a sentir que desea escapar de su dolor interno y es complejo determinar qué camino conducirá a un intento de suicidio o a la muerte”, añade el experto que trabajó en este desarrollo junto a Satra Ghosh, del Child Mind Institute y de la Universidad de Harvard.
Para ajustar los alcances del sistema y comprender a qué factores prestar más atención, Low y Ghosh apelaron a los conocimientos de Crisis Text Line , una organización sin fines de lucro cuyos voluntarios capacitados ofrecen apoyo confidencial y gratuito mediante mensajes de texto a personas en situaciones críticas. En concreto, analizaron cerca de 16.000 conversaciones con los consejeros. Leé también : ¿Qué pasa cuando la inteligencia artificial decide quién recibirá un trasplante?
Luego de ese examen establecieron tres niveles de riesgo: nulo, ideación suicida sin riesgo inminente y riesgo inminente. El foco estuvo puesto en ese último grupo.
“ Queríamos saber qué tipo de síntomas predicen el mayor riesgo de suicidio ”, dice Low. “Crisis Text Line nos brindó la oportunidad de evaluar síntomas y posibles factores mientras las personas están atravesando la crisis”, señala, mostrando las diferencias con los enfoques que se basan solo en encuestas sobre experiencias que ocurrieron en el pasado. ¿Qué rol tiene la inteligencia artificial en este sistema?
Según detalla Michalowski en un artículo publicado en MIT News , el equipo recurrió a la IA para generar un listado de léxicos vinculados a los factores de riesgo, asociados a los tres niveles mencionados. Luego de una depuración manual, la lista final tiene unas 60 palabras para cada uno de los 50 factores .
Finalmente, la relevancia de cada elemento fue revisada y confirmada por expertos clínicos. A continuación, entrenaron a un modelo de aprendizaje automático para que busque el léxico listado en las conversaciones y, así, realizar las predicciones.
“Por ejemplo, las menciones a medios letales para el suicidio tienen un peso importante, mientras que los términos relacionados con la desesperanza, como ‘no sé qué hacer’ contribuyen en menor medida”, indican. La herramienta no solo sirvió para analizar las charlas ya disponibles en la base de datos.
Además, fue hábil para realizar predicciones precisas en nuevas conversaciones que el modelo no había visto con anterioridad . Amén de los resultados que demuestran la ayuda de la automatización, también en este terreno, Ghosh sostiene que el rol de los especialistas se mantendrá intacto.
“ Es un ámbito tan complejo, que creo que la intervención humana seguirá siendo fundamental durante mucho, mucho tiempo”, afirma. Leé también : La inteligencia artificial de Anthropic encontró enzimas en un tipo de ADN hasta ahora desconocidas por la ciencia En este punto, los investigadores involucrados añaden que cualquier modelo predictivo de esta especie debe someterse a una validación exhaustiva antes de su uso clínico y que podría requerir ajustes, seguramente continuos, para adaptarse a los cambios en el uso del lenguaje o en las poblaciones objetivo.
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