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Descubra cómo la visión por ordenador está cambiando la atención a la salud mental. Innovaciones como la detección del estado de ánimo y el seguimiento de los movimientos oculares están dando forma al futuro de la terapia.
La salud mental es una parte esencial de una vida equilibrada y productiva. Influye en cómo pensamos, sentimos y afrontamos los retos cotidianos. Según la OMS, una de cada ocho personas en el mundo padece algún trastorno mental. Los métodos tradicionales dependen a menudo de síntomas y observaciones autodeclarados poco fiables y pueden retrasar el diagnóstico y el tratamiento.
La Inteligencia Artificial (IA) puede ayudar a analizar y tratar las enfermedades mentales. Por ejemplo, la visión por ordenador y el reconocimiento facial pueden utilizarse para identificar señales visuales como expresiones faciales, gestos y movimientos oculares. Los resultados de estos métodos pueden ayudar a detectar signos precoces de problemas de salud mental.
Fig. 1. Visión por ordenador utilizada para detectar diferentes emociones a través de las expresiones faciales.
Aplicaciones de la visión por ordenador a la salud mental
La visión por ordenador está abriendo nuevas puertas en la atención a la salud mental al detectar síntomas y diagnosticarlos precozmente. Veamos con más detalle algunas de las innovaciones clave que están transformando la atención sanitaria mental.
Reconocimiento facial para evaluar el estado de ánimo
Cuando se trata de salud mental, las expresiones faciales de una persona pueden revelar sus verdaderas emociones. Los modelos de visión artificial como Ultralytics YOLO11 pueden utilizarse para crear soluciones que analicen las expresiones faciales mediante técnicas como la detección de objetos y la clasificación de imágenes.
Por ejemplo, un modelo YOLO11 puede detectar y dibujar un recuadro alrededor de la cara de una persona en una imagen. Esta zona delimitada, o región de interés, puede recortarse de la imagen y analizarse de nuevo con un modelo YOLO11 entrenado para clasificar emociones. Recortar los rostros detectados ayuda al modelo de clasificación a centrarse en las características relevantes, lo que mejora la precisión y la eficacia del reconocimiento de emociones.
Quizá se pregunte dónde puede utilizarse el análisis de la expresión facial. Con un número cada vez mayor de personas afectadas por la depresión, esta tecnología puede ayudar a identificar signos que a menudo pasan desapercibidos. Por ejemplo, las investigaciones demuestran que la IA puede detectar y analizar microexpresiones, como un menor contacto visual o una boca respingona, que a menudo se relacionan con la depresión. Las aplicaciones para teléfonos inteligentes y los chatbots integrados con esta tecnología pueden utilizarse para el análisis en tiempo real y el apoyo inicial.
Fig. 2. Análisis de rasgos faciales y microexpresiones mediante Vision AI.
Estimación de la pose en el diagnóstico de salud mental
La estimación de la pose es una técnica de visión por ordenador utilizada para analizar la pose de una persona u objeto en imágenes o vídeos. Los modelos de aprendizaje profundo como Ultralytics YOLO11 pueden utilizarse para detectar y rastrear puntos clave, como articulaciones en el caso de los humanos o marcadores específicos en objetos. Las ubicaciones precisas de estos puntos permiten un análisis detallado del movimiento. Por ejemplo, los movimientos que indican un alto nivel de estrés, como movimientos físicos rápidos como tics, cambios de postura o gestos repetitivos, pueden detectarse y controlarse mediante la estimación de la pose.
La estimación de la pose también es muy útil para evaluar enfermedades como el Trastorno del Espectro Autista (TEA). Puede utilizarse en la detección precoz del TEA analizando los gestos y movimientos de los niños en entornos naturales. La estimación de la pose puede utilizar datos de vídeo de actividades como sesiones de juego para rastrear puntos corporales como la cabeza, los brazos y las piernas, proporcionando información sobre patrones que podrían indicar retrasos en el desarrollo. Este enfoque no invasivo permite un seguimiento continuo, lo que permite a los médicos diseñar intervenciones y terapias personalizadas adaptadas a las necesidades únicas de cada niño.
Fig. 3. Ejemplo de utilización de Ultralytics YOLO11 para la estimación de la pose.
Seguimiento del movimiento ocular basado en inteligencia artificial para conocer la salud del comportamiento
¿Sabía que se puede saber mucho de alguien por sus ojos? Se considera que los ojos son las ventanas del alma, y sus movimientos pueden revelar mucho sobre nuestra salud mental. Observando los ojos de una persona en busca de saltos rápidos (sacadas), miradas fijas (fijaciones) y movimientos suaves de seguimiento, pueden detectarse trastornos como el TDAH. La visión por ordenador puede usarse para detectar y analizar durante cuánto tiempo alguien enfoca o desplaza la mirada y comprender estos patrones para detectar signos de TDAH.
Los investigadores han descubierto que el seguimiento visual de los movimientos oculares también puede ayudar a diagnosticar trastornos cognitivos y emocionales. Las cámaras de alta resolución pueden registrar la dirección de la mirada, la fijación y el tamaño de la pupila. Los datos pueden procesarse para crear perspectivas como mapas de calor y seguir los cambios en la pupila, vinculando los movimientos oculares a estados emocionales y cognitivos.
Por ejemplo, un interesante estudio realizado en participantes con enfermedades como Alzheimer, Parkinson y TEPT (trastorno de estrés postraumático) reveló patrones específicos de movimientos oculares vinculados a cada enfermedad. Se observaron movimientos oculares irregulares en el caso del Alzheimer, movimientos más lentos en el Parkinson y evitación de imágenes relacionadas con el trauma en el TEPT.
Fig. 4. Seguimiento de los movimientos oculares para analizar el enfoque y el comportamiento.
Utilización de la realidad virtual y la IA para evaluar la salud mental
La realidad virtual (RV ) es una tecnología que crea experiencias visuales únicas para los usuarios a través de unos auriculares. La visión por ordenador en la RV rastrea los movimientos del usuario, mapea entornos y reconoce objetos. Integra datos del mundo real en espacios virtuales, creando experiencias interactivas.
En el tratamiento de la salud mental, la RV puede utilizarse para ayudar a las personas a enfrentarse a sus miedos o traumas en un entorno controlado y seguro. Es lo que se conoce como terapia de exposición con RV. Los pacientes pueden experimentar situaciones como caminar por una calle abarrotada de gente en caso de TEPT o subir a un edificio alto en caso de miedo a las alturas, lo que les ayuda a superar gradualmente sus temores.
La RV puede ayudar a tratar la ansiedad social proporcionando un espacio de inmersión controlado para practicar las habilidades sociales sin la presión de las interacciones en el mundo real. La ansiedad social es un problema común entre niños y jóvenes que implica miedo intenso o incomodidad en situaciones sociales.
Fig. 5. Un niño utilizando un casco de RV.
Para este tratamiento basado en la RV pueden utilizarse tecnologías de IA como el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y la visión por ordenador. El PLN analiza el habla de la persona, centrándose en el tono y los patrones, mientras que la visión por ordenador rastrea las expresiones faciales, los gestos y el contacto visual. Estas herramientas de IA proporcionan información en tiempo real, ayudando a los usuarios a reconocer y corregir los errores sociales. Ayuda a ganar confianza y reduce la ansiedad al permitir a los usuarios practicar y mejorar a su propio ritmo.
Los sistemas de realidad virtual también pueden ayudar a los niños con TEA a practicar habilidades sociales. La RV crea situaciones, como iniciar una conversación o leer el lenguaje corporal, que los niños pueden repetir para mejorar sus habilidades. La inteligencia artificial y la visión por ordenador pueden utilizarse para seguir sus acciones y dar información sobre aspectos como el contacto visual y la claridad del habla, ayudándoles a aprender en un espacio seguro.
Ventajas e inconvenientes de la visión por ordenador en la salud mental
Ya hemos analizado las distintas formas en que la IA y la visión por ordenador pueden aplicarse a la salud mental, y ahora vamos a hablar de algunas de las principales ventajas que la IA aporta a este campo:
Objetivo Análisis de datos: A diferencia de las observaciones humanas, la visión por ordenador proporciona datos coherentes y objetivos, lo que minimiza los sesgos y errores en el diagnóstico.
Apoyo clínico: La IA puede encargarse de las tareas rutinarias y ofrecer información sobre las sesiones, lo que permite a los terapeutas centrarse más en la atención al paciente.
Servicios escalables: Los servicios de salud mental pueden ampliarse en línea utilizando plataformas de IA para satisfacer la creciente demanda.
Aunque estas ventajas muestran cómo la IA puede transformar la atención sanitaria mental, también es importante tener en cuenta los retos que conlleva su implantación:
Costes elevados: Desarrollar y mantener herramientas de IA es caro, lo que las hace menos accesibles para los pequeños centros sanitarios.
Privacidad: La IA se basa en datos sensibles, lo que aumenta los riesgos de uso indebido y la incoherencia de la normativa mundial para proteger la privacidad de los usuarios.
Falta de empatía: La IA puede tener dificultades para reproducir la comprensión emocional y la adaptabilidad necesarias para una relación terapéutica eficaz.
El futuro de la terapia de salud mental con IA
A medida que avanza la IA en salud mental, puede ayudar a las personas que viven en zonas de difícil acceso a los servicios de salud mental. Las aplicaciones de salud mental integradas con IA pueden ayudar a las personas con adicciones o depresión ofreciéndoles apoyo siempre que lo necesiten. Por ejemplo, aplicaciones como Wysa utilizan la IA para crear conversaciones interactivas y ejercicios adaptados a cada usuario. Ofrecen asistencia inmediata 24/7, ayudando a las personas a gestionar su salud mental en tiempo real.
Los dispositivos portátiles también desempeñarán un papel crucial en el futuro de la terapia. Estos dispositivos pueden controlar la frecuencia cardíaca, los patrones de sueño y los cambios de humor para ayudar a tratar afecciones como el trastorno bipolar. Estas herramientas ayudan a proporcionar una forma segura y privada de recibir tratamiento de salud mental. También es probable que reduzcan el estigma social, facilitando que las personas busquen apoyo sin miedo a ser juzgadas.
Principales conclusiones
La IA, y en particular la visión por ordenador, está cambiando la atención a la salud mental al mejorar el diagnóstico, el seguimiento y el tratamiento de las enfermedades. Modelos como Ultralytics YOLO11 pueden seguir el comportamiento, analizar las expresiones faciales y detectar los primeros signos de sufrimiento. Esto ayuda a los médicos a realizar diagnósticos más rápidos e intervenciones oportunas, especialmente en situaciones de emergencia.
Sin embargo, la IA no puede sustituir a la empatía y comprensión que aportan los terapeutas humanos. La atención a la salud mental se basa en el vínculo terapéutico entre pacientes y médicos, que es vital para la eficacia del tratamiento y la recuperación. La clave es encontrar un equilibrio entre utilizar la IA como herramienta de apoyo y mantener el toque personal y humano en el centro de estas innovaciones.
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