La inteligencia artificial hackea el cerebro humano

Mientras médicos y científicos avanzan en los estudios para entender los engranajes del cerebro humano, la inteligencia artificial (IA) ya es capaz de hackearlo. Ya existen sistemas de IA para tratar síntomas de la depresión, softwares de aprendizaje automático capaces de reconocer cambios cerebrales causados por el Alzhéimer años antes de las primeras señales o escaneos cerebrales que identifican tendencias suicidas.

En el caso del Alzheimer –la principal causa de la demencia en ancianos–, el mayor desafío es lograr un diagnóstico temprano y frenar su progresión. En ese sentido, un equipo liderado por Marianna La Rocca, física de la Universidad de Bari, en Italia, desarrolló un algoritmo de aprendizaje automático capaz de discernir cambios estructurales en el cerebro causados por el Alzheimer.

El algoritmo fue entrenado con 67 imágenes de resonancia magnética –38 de pacientes con Alzheimer y 29 de un grupo de control– para que aprendiera a discriminar correctamente entre cerebros enfermos y sanos. Los investigadores dividieron cada imagen cerebral en pequeñas regiones, analizaron la conectividad neuronal entre ellas y encontraron que el software había realizado la clasificación más precisa de la enfermedad al comparar regiones cerebrales de 2.250 a 3.200 milímetros cúbicos, tamaño similar al de las estructuras anatómicas relacionadas con el Alzheimer, como el hipocampo.

El algoritmo para detectar los cambios cerebrales que llevan al alzheimer fue entrenado con imágenes de resonancia magnética. Crédito: Mikkelwallentin

Al analizar un conjunto de 148 escaneos —52 sanos, 48 enfermos y 48 con deterioro cognitivo leve, de los que se sabía que desarrollarían la enfermedad de 2,5 a nueve años más tarde—, el sistema distinguió entre un cerebro sano y uno con Alzheimer con una precisión del 86%. Para La Rocca, esto muestra que el algoritmo podría identificar cambios en el cerebro que conducen al Alzheimer casi una década antes de los síntomas clínicos.

“Actualmente, los escaneos cerebrales con trazadores radioactivos son capaces de predecir con relativa precisión quién está en alto riesgo de desarrollar Alzheimer dentro de 10 años, pero ese es un método invasivo, caro y que solo está disponible en centros altamente especializados. La nueva técnica, sin embargo, es más simples, más barata y no invasiva“, afirma la científica, que pretende aplicar el método en el diagnóstico precoz de enfermedades como el Párkinson.

Un algoritmo que identifica potenciales suicidas

Un grupo de psicólogos y psiquiatras de diferentes universidades estadounidenses desarrollaron un algoritmo similar para identificar a suicidas en potencia. Sometieron a 34 adultos jóvenes —divididos entre suicidas y un grupo de control— a una resonancia magnética funcional (fMRI) y les presentaron tres listas de 10 palabras: una relacionada con el suicidio (“muerte”, “fatal” o “angustiado”), otra con cosas positivas (“bondad” o “inocencia”) y otra con la negatividad (“aburrimiento” o “maldad”).

Se utilizaron imágenes cerebrales previamente mapeadas que muestran patrones emocionales como el de la vergüenza o la ira. Los científicos identificaron cinco ubicaciones cerebrales, relacionadas con seis de las palabras, como los mejores marcadores para distinguir a los pacientes suicidas de los demás. Con eso, entrenaron un clasificador de aprendizaje automático que pudo identificar correctamente a 15 de los 17 pacientes suicidas y a 16 de 17 sujetos de control.

Tras esto, dividieron a los pacientes suicidas en dos grupos, los que habían intentado suicidarse (nueve) y los que no (ocho), y entrenaron a un nuevo clasificador que pudo identificar correctamente a 16 de los 17 pacientes.

Patrón de activación cerebral para “muerte” en participantes que habían hecho un intento de suicidio, izquierda, en comparación con los participantes control, derecha. Crédito: Credit: Carnegie Mellon University

Los resultados mostraron que los pacientes sanos y aquellos con pensamientos suicidas tenían reacciones marcadamente diferentes ante las palabras. Cuando aquellos con tendencias suicidas veían la palabra “muerte”, el área de vergüenza de su cerebro registraba un pico de actividad no observado en el grupo de control. Lo mismo ocurría en el área de tristeza con la palabra “problemas”. “Esto nos da una ventana al cerebro y la mente, nos permite decir si alguien está considerando suicidarse por la forma en que piensa en los temas relacionados con la muerte“, explica Marcel Just, catedrático de Psicología de la Universidad Carnegie Mellon.

IA para tratar la depresión

Además de ayudar a diagnosticar enfermedades y trastornos mentales, la IA puede ayudar a tratarlos. Es lo que creen los creadores de start-ups como Woebot, un chatbot que utiliza el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural para ayudar a los usuarios a controlar su estado de ánimo y mitigar la depresión.

Thomas Insel utiliza IA para diagnosticar trastornos emocionales mediante la interpretación del uso de smartphones. Crédito: Hamza Butt

Con acceso a través de Facebook Messenger, el sistema hace preguntas a los usuarios para evaluar su estado de ánimo. Con el tiempo, el algoritmo, entrenado en métodos de terapia cognitivo-conductual, aprende el perfil emocional de cada uno y recomienda actividades para mantener su equilibrio. Un ensayo clínico realizado en colaboración con la Universidad de Stanford demostró que usuarios de entre 18 y 28 años experimentaron reducciones significativas en la ansiedad y la depresión en comparación con el grupo de control que utilizó un libro sobre cómo lidiar con la depresión.

Otra iniciativa es la de Thomas Insel, exdirector del Instituto Nacional de Salud Mental de Estados Unidos, fundador de Mindstrong, que utiliza IA para ayudar a diagnosticar y tratar trastornos de comportamiento y emocionales mediante la interpretación del uso de smartphones. Partiendo del presupuesto de que los usuarios utilizan sus móviles de maneras diferentes según su estado emocional, el algoritmo utiliza la “fenotipificación digital” —un método de cuantificación de características individuales mediante el análisis de datos generados por el uso individual de dispositivos digitales— para sugerir correlaciones entre actividades digitales específicas y la actividad cerebral. “Los trastornos psicológicos y emocionales son un problema de salud global. Los smartphones con IA pueden ser una solución global”, sostiene Insel.

Joana Oliveira

https://www.bbvaopenmind.com/tecnologia/inteligencia-artificial/la-inteligencia-artificial-hackea-el-cerebro-humano/