Durante muchos años, el trastorno por estrés postraumático (TEPT) ha sido uno de los
trastornos que más difícil diagnóstico tienen, sin embargo, esto podría cambiar gracias a la
evolución de la inteligencia artificial.

¿Qué es el trastorno por estrés postraumático?
El trastorno de estrés postraumático es una enfermedad que se desarrolla a partir de haber
vivido una situación traumática, como por ejemplo una guerra, un abuso o un accidente de
gravedad. El trastorno puede manifestarse de diversas maneras:

El afectado siente que el evento traumático que le ocurrió vuelve a ocurrir realmente.
Sentimientos de soledad
Ataques de ira
Insomnio
Sentimientos de culpa y tristeza

Para tratar este trastorno es necesario acudir a terapia y en muchas ocasiones se combina con la ingesta de medicinas. El tratamiento puede durar más de 3 meses, dependiendo del caso y de la persona.

¿Cómo nos puede ayudar la Inteligencia Artificial?
Los investigadores de la Universidad de Nueva York han desarrollado un software capaz de
detectar con una precisión del 89% el trastorno de estrés postraumático mediante el análisis de voz. Además, este software también es capaz de detectar diversas emociones.

Los investigadores entrevistaron y grabaron a 129 veteranos de guerra y reunieron más de
40.000 audios de voz para su posterior análisis. Gracias a estos audios, consiguieron hacer que la Inteligencia Artificial “aprendiera”, de manera que se correlacionaban los diagnósticos de trastorno de estrés postraumático con los cambios detectados en la voz.

Por ejemplo, una cadencia más lenta y monótona se consideraba un indicador de sufrir este trastorno.

La IA puede llegar a detectar cambios en la voz que los humanos no podríamos apreciar.

No obstante, aunque la inteligencia artificial ofrece un gran avance en la diagnosis de estos
problemas, aún queda mucho por pulir. Al introducir únicamente datos de hombres veteranos de guerra, el alcance del potencial del programa queda limitado a hombres del ejército. Sin embargo, es el primer paso hacia la creación de un software de diagnosis más genérico.

A medida que se vaya refinando, el análisis de la voz podría convertirse en un biomarcador
eficaz para identificar de manera objetiva el trastorno, permitiendo a médicos de todo el
mundo realizar diagnósticos sin demasiada dificultad pudiendo así darles el apoyo mental que necesitan.

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