Ineligencia artificial para detectar comportamiento suicida con más de un 80% de precisión

Publicado: 21/11/2024
Así resulta de un estudio para la detección precoz de conductas suicidas IBIMA Plataforma BIONAND, el Hospital Regional Universitario de Málaga, y la UMA
Una investigación ha conseguido desarrollar un modelo que es capaz de identificar patrones de comportamiento que indican riesgo suicida con más de un 80% de precisión y sensibilidad. Así lo han dado a conocer desde el Instituto de Investigación Biomédica de Málaga y Plataforma en Nanomedicina (IBIMA Plataforma BIONAND), responsable de la investigación junto al Hospital Regional Universitario de Málaga y la UMA.

Se trata de un nuevo avance en la aplicación de inteligencia artificial para la detección de conductas suicidas en los servicios de emergencias extrahospitalarias que ha analizado más de 83.000 llamadas recibidas por los citados servicios de Málaga entre 2018 y 2020, que ha permitido desarrollar el citado modelo.

Para los investigadores, esta tecnología, es "un paso crucial hacia la mejora de la respuesta en tiempo real y puede ser utilizada tanto por operadores telefónicos como por personal médico especializado".

En este sentido, la catedrática en el Departamento de Personalidad, Evaluación y Tratamiento Psicológico de Psicología de la Universidad de Málaga, investigadora sénior en este grupo del Instituto y responsable principal del estudio, Berta Moreno- Küstner, ha señalado que “la inteligencia artificial nos ofrece una herramienta poderosa para asistir a los operadores en la detección del riesgo de comportamientos suicidas”.

Además, el doctor del departamento de Lenguajes de Ciencias de la Computación de la Universidad de Málaga, José del Campo Ávila, ha asegurado sobre la posible aplicación de inteligencia artificial que “ no solo podría mejorar la eficiencia del sistema, sino que podría salvar vidas al evitar que estos casos pasen desapercibidos”, algo que en palabras de la propia investigadora refuerza el objetivo del estudio que no es otro que “reducir al máximo los falsos negativos, es decir, aquellos casos en los que el riesgo no es detectado correctamente, esencial en situaciones donde una respuesta rápida es crítica”.

Por su parte, José Guzmán, investigador responsable de este grupo de investigación y psicólogo en la Unidad Clínica del Hospital Regional Universitario de Málaga,  ha subrayado que “el suicidio es una de las principales causas de muerte evitable en todo el mundo, y cada intento fallido es un predictor claro de futuros episodios, por lo que incorporar nuevas tecnologías en los servicios de emergencias puede cambiar la manera en la que abordamos estas situaciones, brindando una respuesta más rápida y eficiente”.

Este innovador proyecto, financiado por la Fundación Progreso y Salud y liderado por el grupo ‘Investigación Básica, Clínica y Epidemiológica en Salud Mental’ del Instituto, vinculado a la Unidad Clínica de Salud Mental del Hospital Regional Universitario de Málaga, emplea técnicas de minería de datos y aprendizaje automático con el objetivo de mejorar la identificación temprana de personas en riesgo durante llamadas de emergencia, una situación en la que cada minuto cuenta.

 

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