MADRID 10 Oct. (EUROPA PRESS) -
Científicos del Instituto de Neurología de la University College de Londres (UCL), en Reino Unido, han desarrollado nuevas herramientas, basadas en modelos lingüísticos de IA, que pueden caracterizar firmas sutiles en el habla de pacientes diagnosticados de esquizofrenia.
La investigación, publicada en la revista 'PNAS', tiene como objetivo comprender cómo el análisis automatizado del lenguaje podría ayudar a médicos y científicos a diagnosticar y evaluar enfermedades psiquiátricas.
En la actualidad, el diagnóstico psiquiátrico se basa casi exclusivamente en la conversación con los pacientes y sus allegados, con un papel mínimo de pruebas como análisis de sangre y escáneres cerebrales. Sin embargo, esta falta de precisión impide comprender mejor las causas de las enfermedades mentales y supervisar el tratamiento.
Los investigadores pidieron a 26 participantes con esquizofrenia y a 26 participantes de control que completaran dos tareas de fluidez verbal, en las que se les pedía que nombraran tantas palabras como pudieran pertenecientes a la categoría "animales" o que empezaran por la letra "p", en cinco minutos.
Para analizar las respuestas de los participantes, el equipo utilizó un modelo lingüístico de inteligencia artificial que había sido entrenado con grandes cantidades de texto de Internet para representar el significado de las palabras de forma similar a los humanos. Comprobaron si las palabras que la gente recordaba espontáneamente podían ser predichas por el modelo de IA, y si esta predictibilidad se reducía en pacientes con esquizofrenia.
Comprobaron que las respuestas dadas por los participantes de control eran, en efecto, más predecibles por el modelo de IA que las generadas por las personas con esquizofrenia, y que esta diferencia era mayor en los pacientes con síntomas más graves.
Los investigadores creen que esta diferencia podría tener que ver con la forma en que el cerebro aprende las relaciones entre recuerdos e ideas, y almacena esta información en los llamados "mapas cognitivos". Encontraron apoyo a esta teoría en una segunda parte del mismo estudio, en la que los autores utilizaron escáneres cerebrales para medir la actividad cerebral en partes del cerebro implicadas en el aprendizaje y almacenamiento de estos "mapas cognitivos".
El autor principal, el doctor Matthew Nour, del Instituto de Neurología Queen Square de la UCL y Universidad de Oxford, explica que, "hasta hace muy poco, el análisis automático del lenguaje ha estado fuera del alcance de médicos y científicos. Sin embargo, con la llegada de modelos lingüísticos de inteligencia artificial (IA) como ChatGPT, esta situación está cambiando", añade.
"Este trabajo muestra el potencial de aplicar modelos lingüísticos de IA a la psiquiatría, un campo médico íntimamente relacionado con el lenguaje y el significado", destaca.
El equipo de la UCL y Oxford planea ahora utilizar esta tecnología en una muestra más amplia de pacientes, en contextos discursivos más diversos, para comprobar si puede resultar útil en la clínica.
"Estamos entrando en una época muy emocionante para la investigación en neurociencia y salud mental --señala el doctor Nour--. Gracias a la combinación de los modelos lingüísticos de IA más avanzados y la tecnología de escaneado cerebral, estamos empezando a descubrir cómo se construye el significado en el cerebro y de qué manera puede alterarse en los trastornos psiquiátricos".
"El uso de modelos lingüísticos de inteligencia artificial en medicina suscita un enorme interés. Si estas herramientas resultan seguras y sólidas, espero que empiecen a utilizarse en la clínica en la próxima década", comenta.
