Investigadores de la Universitat Politècnica
de València (UPV), la Universitat Jaume I (UJI) de Castellón y la
Universitat de València (UV) junto con la empresa everis --coordinadora
del proyecto-- y otros ocho socios europeos, han desarrollado el
prototipo de una herramienta informática capaz de predecir si una
persona con alto nivel de estrés tiene riesgo de caer en depresión, con
una fiabilidad del 85 por ciento.
El proyecto Optimi ha desarrollado el prototipo de una
herramienta informática capaz de predecir si una persona con alto nivel
de estrés tiene riesgo de caer en depresión, a partir del estudio
conjunto de variables fisiológicas y psicológicas, utilizando técnicas
de inteligencia artificial, según ha informado la UPV en un comunicado.
El equipo, basado en redes neuronales artificiales, es capaz de
determinar el riesgo de depresión con una fiabilidad de entorno al 85
por ciento, según las pruebas realizadas en los sujetos analizados.
La iniciativa, de 3,5 millones de euros y con una duración de
tres años, se enmarca en el VII Programa Marco europeo y está
finalizando su primera fase de implantación. Optimi se basa en la
hipótesis de que el problema central y punto de inicio de las
enfermedades mentales a largo plazo "depende de la capacidad y habilidad
del individuo para hacer frente al estrés".
Durante esta primera fase del proyecto se han analizado los
datos de 95 voluntarios españoles, suizos y chinos, con la finalidad de
integrar toda la información recogida y caracterizar el riesgo de caer
en depresión. En este análisis se han encontrado patrones de
comportamiento asociados con el estrés y la capacidad para superarlo.
En concreto, los datos recogidos en esta prueba de concepto
recogen tanto parámetros fisiológicos (la tasa cardíaca y su variación,
el nivel de actividad realizado, la calidad del sueño, la hormona
cortisol --que se segrega en situaciones de estrés--, la voz y la
asimetría en la actividad de los dos lóbulos cerebrales), como
parámetros psicológicos (a través de diferentes preguntas relacionadas
con el estrés y el estado de ánimo en un diario electrónico).
La calibración de la herramienta predictiva desarrollada en
Optimi se ha realizado con los modelos de identificación del riesgo de
la enfermedad proporcionados por los expertos psicólogos de la
Universitat Jaume I de Castellón.
En estos dos años de proyecto también se ha alcanzado la
verificación del funcionamiento de los sensores en un entorno doméstico.
De esta manera, se ha comprobado la correlación entre las señales
medidas y síntomas relacionados con la depresión en el día a día de los
pacientes.
A partir de este punto, comienza la segunda fase del proyecto,
cuyo objetivo final es desarrollar un sistema online "para prevenir la
depresión y aprender a hacer frente al estrés, utilizando tratamientos
preventivos basados en la Terapia Cognitivo Conductual Informatizada
(CCBT) y los sensores de uso doméstico diseñados en Optimi".
Esta segunda fase del proyecto, que se realizará
simultáneamente en Reino Unido y en España, incluye los ensayos clínicos
necesarios para comprobar la eficacia del tratamiento preventivo
mediante herramientas TIC.
La UJI y la UV han comenzado la selección de un centenar de
personas desempleadas, quienes serán los primeros en utilizar el nuevo
programa informático para prevenir la depresión y aprender a manejar el
estrés que han diseñado el equipo de profesionales del Laboratorio de
Psicología y Tecnología (Labpsitec) y del Laboratorio de Tecnología
centrada en el Ser Humano (LabHuman), ambos pertenecientes al Instituto
Interuniversitario de Investigación en Bioingeniería y Tecnología
Orientada al Ser Humano (UPV-UV-UJI).
En concreto, la participación de LabHuman (I3BH-UPV) se ha
centrado en el desarrollo de las aplicaciones para la calibración del
sistema así como de las aplicaciones finales de telepsicología que van a
ser usadas por los pacientes. Por otra parte, ha colaborado en el
desarrollo de nuevas técnicas pioneras de análisis de señales.
Según ha explicado Catalina Jiménez, directora del área de
salud de everis y coordinadora del proyecto, "el éxito de la aplicación
puede abrir las puertas a la creación de un sistema capaz de ofrecer
predicciones en el campo de las enfermedades mentales y ofrecer un
tratamiento preventivo y personalizado. Este tipo de enfermedades se
prevé que vayan en aumento y sean el gran problema de la humanidad en
los próximos años".
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