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Agencia TSS – ¿Hasta qué punto una máquina puede “comprender” lo que decimos? Si en la pantalla aparece una poesía que habla del amor sin mencionar esa palabra, ¿es capaz de “entender” que se refiere al amor? Los científicos que trabajan en el área de inteligencia artificial parecen estar corriendo todo el tiempo detrás de un horizonte que se mueve: cuando logran un nuevo avance tecnológico y parece que están a punto de alcanzarlo, surgen decenas de nuevas preguntas y el horizonte se corre unos pasos más atrás.

Diego Fernández Slezak es doctor en Ciencias de la Computación y trabaja en el Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la Universidad de Buenos Aires (ICC–UBA/CONICET). Para explicar qué es la inteligencia artificial, ese campo del conocimiento que lo desvela, Fernández Slezak retoma el concepto del matemático Alan Turing, uno de los padres de la computación, quien se refirió al momento en que una computadora logre replicar el comportamiento humano a tal punto que en la interacción no podamos saber si es una persona o una máquina. Los avances en este campo no se detienen: hace unos meses, las computadoras superaron la capacidad humana en el reconocimiento de rostros en fotografías, con una precisión del 99%, como contó el investigador en una charla TEDx.

Fernández Slezak se dedica al desarrollo de inteligencia artificial con aplicación en medicina. Hace unos años, mientras su equipo trabajaba en lograr que la computadora fuera capaz de detectar conceptos abstractos (como cuando una poesía “habla” de amor), un grupo de psiquiatras del Hospital de Columbia (en Nueva York, Estados Unidos), se interesó en el trabajo del ICC porque consideraban que esa tecnología podía ser útil para ayudarlos en un diagnóstico más preciso. Así fue como el equipo de investigación dirigido por Fernández Slezak comenzó el desarrollo de una aplicación que hoy ya está en instancia de prototipo.

“No solo puede ayudar en el diagnóstico de enfermedades como la esquizofrenia, sino que además se trata de una técnica novedosa porque en psiquiatría hay muy pocas herramientas cuantitativas”, le dijo a TSS el investigador. Lo que hicimos fue basarnos en las teorías que la psiquiatría conoce desde hace tiempo y maneja de manera cualitativa, para ver si la computadora podía replicarlas de forma cuantitativa”, sostuvo. El objetivo es que la herramienta pueda servir de apoyo para el trabajo cotidiano de los psiquiatras.

La técnica que utiliza la aplicación para hacer su cálculo probabilístico es el análisis de discurso. “Uno de los síntomas más preponderantes en la esquizofrenia es la desorganización del pensamiento y del discurso. Entonces, desarrollamos un algoritmo que mide la coherencia discursiva durante la entrevista que un psiquiatra le hace al paciente”, explica el investigador. La idea es que el análisis de texto se haga de forma automática pero, como está en fase de desarrollo, los científicos también participan del procesamiento de datos y elaboración de gráficos para completar el proceso. Una vez que el sistema esté estandarizado, el psiquiatra cargará la entrevista en el software, el algoritmo la procesará y arrojará indicadores (como el porcentaje de coherencia del discurso) que ayuden al psiquiatra a elaborar su diagnóstico.

Hasta el momento, realizaron dos experimentos con buenos resultados, ambos a partir de dos grupos de entrevistas en inglés. En el primero analizaron entrevistas a 34 pacientes del Hospital de Columbia. Luego de dos años de tratamiento psiquiátrico, cinco de ellos habían sufrido un brote psicótico, tal como lo había diagnosticado la aplicación desarrollada por los científicos argentinos. El segundo estudio se realizó con entrevistas a 59 pacientes provenientes de la Universidad de California (UCLA), en Los Ángeles, y lograron un 83% de precisión.

“Todavía no tenemos un conjunto importante de datos provenientes de instituciones argentinas como para probar y traducir la aplicación al español. Estamos en conversaciones con muchos psiquiatras, con muy buena recepción, y estamos empezando a recibir las primeras entrevistas de pacientes”, apunta Fernández Slezak. “Nuestro primer desafío para este año es replicar en español lo que hicimos hasta ahora. El sistema científico te lleva a publicar en revistas internacionales de habla inglesa y entonces todas las herramientas están en inglés. No es un desafío técnico menor, ya que se necesita un conjunto muy grande de datos para poder entrenar el sistema”, afirmó.

Además, están trabajando en extender el uso de la aplicación al diagnóstico de otras patologías como párkinson, demencia y alzhéimer. Cada una tiene sus propias características de diagnóstico, ya que en casos de depresión y bipolaridad el aspecto anímico suele tener mayor peso que la desorganización del discurso. Por lo tanto, será preciso desarrollar el algoritmo más adecuado para cada una. “Otro gran desafío es cómo hacemos para que esto sea útil en la clínica. No es fácil pensar protocolos experimentales con pacientes con enfermedades mentales. Si queremos que el psiquiatra diagnostique usando esto hay que pensar bien los protocolos y los aspectos éticos”, explicó el investigador.

Una cuestión crítica a la hora de continuar con el desarrollo es el financiamiento. En los últimos años, la investigación pudo solventarse gracias a premios internacionales, como el Premio Google obtenido el año pasado por Fernández Slezak y su becario Facundo Carrillo. “Es lamentable que no pueda financiar mi investigación con subsidios nacionales», dijo Fernández, quien asegura que se presentó sistemáticamente sin resultados–. Y agregó: «El costo-beneficio de invertir en este tipo de investigación es gigante. Se trata de tecnología barata con impacto en la salud mental de la población. La aplicación, una vez en funcionamiento, es prácticamente gratuita. Entonces, es ridículo que no se financie, aunque no me sorprende porque están recortando subsidios y cargos en todos lados”.