Hola.
Ana habla para que se llama sistema Programa
de la serie en la que es expertos profundizan en las aplicaciones
del procesamiento del lenguaje a problemas del dominio mecánico,
una serie que la catedrática Araujo y los profesores
Juan Martínez Fernández del departamento de lenguaje
y sistemas informáticos.
La creciente incidencia de los problemas de salud mental,
que se están observando en distintos ámbitos,
como la población más joven, el alarmante aumento de suicidios,
la saturación de los servicios de psiquiatría de los hospitales,
etcétera, les ha llevado a dirigir sus investigaciones en esta línea,
para ayudar a detectar problemas relacionados
con situaciones de riesgo relacionadas con salud mental
como pueden ser suicidios autolesiones adicciones etcétera
estas investigaciones se enmarcan en distintos proyectos indica,
meto o enigma, tres proyectos de investigación sucesivos
financiados por el Ministerio de ciencia e innovación de España,
que se están llevando a cabo en colaboración con el servicio
de psiquiatría del Hospital Clínico, San Carlos de Madrid.
Os invitamos a escuchar esta interesante charla que mantienen
los profesores Luces Araujo al tienes Ramón y Andrés Fernández,
como decíamos, del departamento de lenguaje,
sistemas informáticos de la UNED,
sobre aplicaciones de la Inteligencia Artificial
para profundizar en el conocimiento en problemas ventanas.
Efectivamente, este tema de la salud mental,
que nos parece que están importa.
Antes el que vamos a abordar ahora y vamos a empezar con Andrés
que nos va a comentar sobre el grupo en el que trabajamos
y detalles de la problemática que hemos abordado,
sí pues nosotros somos profesores del departamento de lenguajes
y sistemas informáticos
de la UNED y formamos parte del grupo de procesamiento del lenguaje natural
y recuperación de información.
Entonces, bueno, acumulamos ya muchos años de experiencia
en el procesamiento inteligente de la información
contenida en documentos en documentos textuales,
y lo aplicamos a diversas áreas en concreto y parte
de lo que vamos a hablar hoy,
pues hemos creado numerosas aplicaciones
que están dirigidas al sector médico.
Estas aplicaciones
abarca muchos temas desde el análisis automático
de informes médicos para extraer y clasificar información médica
hasta la implementación de sistemas inteligentes para detectar patrones
que pueden llevar a nuevas conexiones a extracción de conocimiento nuevo
que no se ha descubierto previamente, etcétera.
En cuanto a la salud mental propiamente dicha,
pues en las últimas décadas se ha observado
una creciente incidencia de estos problemas de salud mental
a nivel global y afecta a personas de todas las edades
y de todos los contextos socioeconómicos.
Se considera que hay diversos factores
que pueden estar influyendo en esta tendencia,
y uno de ellos es claramente, pues el estrés, la presión social,
etcétera.
Cada vez es mayor esta presión social
o la presión académica sobre los niños y los jóvenes,
la presión laboral.
Entonces, todo esto se agrava normalmente
o, según los estudios, con el uso generalizado
y probablemente excesivo de las redes sociales,
que muestran pues unos patrones,
unos modelos de vida que son poco realistas,
y esto ejerció una presión importante y afecta especialmente
a a la gente joven.
Otro factor importante
dentro de la de la salud mental es el aislamiento social,
que se ha puesto de manifiesto fundamentalmente,
y y muy claramente, durante la pandemia de Covite
los sentimientos de soledad de desconexión, etc.
Llevan a estos problemas de salud mental.
También los problemas económicos,
el desempleo, las desigualdades sociales,
todos estos temas, pues pueden llevar al desánimo,
a la sensación de inseguridad que pueden terminar en problemas mentales
más graves.
Todo este conjunto de situaciones, pues ha llevado
a un aumento preocupante de este tipo de problemas de salud mental,
y esto ha llevado a que, por ejemplo, en España,
pues este tema la salud mental
sea una de las prioridades a nivel gubernamental en el ámbito sanitario
y ahora al Hurdes nos va a comentar un poco sobre la colaboración
con el Hospital Clínico San Carlos en estos temas de salud mental,
pues en el campo de la salud mental es fundamental
no solo dar con un diagnóstico correcto,
como cualquier otra enfermedad,
sino también detectar los riesgos potenciales
a los que pueden estar expuestos.
Este tipo de pacientes entre estos riesgos,
pues encuentra, por supuesto, el suicidio,
pero también hay muchas otras situaciones,
como las autolesiones, la eterno agresividad,
el consumo de sustancias de todo tipo,
la interrupción de los tratamientos, que pueden llegar a hablar;
tratamiento de las enfermedades o el aislamiento social,
dada su gravedad, la identificación precoz
y la prevención son fundamentales.
Las técnicas de procesamiento
del lenguaje no solamente pueden ayudar a un diagnóstico,
sino también ser una herramienta muy efectiva para detectar signos
y patrones que se han indicio de estos casos de riesgo
soledad acoso aislamiento etcétera
analizar los documentos que recogen los historiales de los pacientes que
hay que tener en cuenta que en el campo de la psiquiatría
son especialmente largos y extensos puede ser una fuente de información
muy importante para acercarnos a este objetivo de la prevención.
Los informes médicos están escritos por los doctores
y suelen mencionar situaciones personales de los pacientes,
problemas de sanidad.
Dándole de la pareja consumos de sustancias
a otro tipo de problemas familiares,
que pueden ayudar a identificar patrones, que sean indicios
de un riesgo como un suicidio potencial
y que puedan alertar a los médicos facilitando su labor,
tenemos que tener en cuenta que la secuencia de informes
de los pacientes puede estar formada por decenas de informes
que se han ido recogiendo a lo largo de los años y que además,
como decía, suelen ser bastante largo.
Entonces no es fácil para los médicos tener en mente en una consulta
todos los detalles de los historiales recogidos a lo largo de los años
que pueden haber mencionado detalles muy específicos, que es fácil
pasar por alto entre tanta información.
Por eso, el desarrollo de herramientas capaces
de identificar situaciones problemáticas sociales,
económicas, acoso, etc,
de una forma rápida y automática,
sin necesidad de hacer una lectura general de todo el material,
puede ser una gran ayuda.
En el estudio que hacemos, además de problemas
como los que mencionábamos también incluimos la detección de emociones
que se puedan reflejar en los textos de estos informes como miedo,
alegría, etc. Concretamente, estamos utilizando informes
del servicio de psiquiatría del del Hospital Clínico,
por supuesto, perfectamente anonimizados,
y tras firmar un convenio de colaboración
y pasar la revisión del comité de ética correspondiente.
Con la colaboración de los psiquiatras
de este servicio estamos buscando e identificando patrones que puedan
ser indicativos de situaciones de riesgo
y analizando las posibles relaciones entre estas situaciones por hoy,
ahora Juanas nos va a comentar con más detalles sobre los sistemas
que estamos desarrollando para avanzar en el conocimiento
de estos problemas, si gracias, bueno,
pues estamos trabajando en dos vías complementarias.
Por un lado, la prescripción de casos de suicidio y autolesiones
utilizando técnicas de procesamiento del lenguaje natural
para construir sistemas de clasificación súper.
Y por otro lado, estamos tratando de profundizar en el conocimiento
de estos trastornos mentales mediante el análisis
de los factores de riesgo que influyen en la salud mental
de las personas.
Como decía, uno de los problemas con lo que estamos trabajando
son las autorizaciones y, en concreto,
con las autolesiones suicidas
es decir, aquellas que no tienen un fin autolítico,
la autolesión no suicida es el acto de dañarse deliberadamente,
el propio cuerpo, como cortarse.
Rasgarse o quemarse frecuentemente no pretende ser un intento
de suicidio, sino que en muchos casos
es una respuesta a episodios de ansiedad.
Nosotros hemos desarrollado un sistema de detección de indicios
de autolesiones no suicidas basado en el análisis del lenguaje
sobre un conjunto anotado de informes médicos
obtenidos del servicio de psiquiatría del
Hospital Clínico San Carlos de Madrid .
Tanto la explicabilidad como la precisión a la hora
de predecir los casos positivos han sido prioritarios
en nuestro trabajo.
Para lograr este fin se han desarrollado dos sistemas,
supervisados de diferente naturaleza.
Por un lado, se ha llevado a cabo un proceso de extracción
de diferentes rasgos centrados en el propio mundo.
De las autolesiones mediante técnicas de procesamiento
del lenguaje natural,
pavimentar posteriormente un clasificado tradicional.
Por otro lado, se ha implementado un sistema de aprendizaje profundo
basado en varias capas neuronales como opcionales,
debido a su grandes empeño en tareas de clasificación de textos
y, bueno, para tratar de avanzar en la explicabilidad del sistema,
hemos compilado un vocabulario de 53 palabras relacionadas con el contexto
de las autolesiones no suicidas en este conjunto de palabras hay,
hay, algunas, como a morder cortar pellizcar,
rasgar quemar y otros palabras más en nuestro estudio.
También hemos tenido en cuenta otros aspectos
como la presencia de denegación y la presencia de estos términos
de autolesión.
En los primeros párrafos del informe médico del sistema,
que combina todos estos rasgos
y algunos otros alcanza resultados muy destacados,
que sobrepasan en muchos casos, el 90 por 100 de cierto,
también resulta interesante destacar que entre los hallazgos encontrados,
los términos relacionados con el concepto de Cortes
son algunos de los más empleados.
Este tipo de situaciones,
y es que los cortes se pueden hacer con todo tipo de objeto
afilado como cuchillos cúteres y los agujas,
cuchillas de afeitan, incluso las uñas y bueno,
pues al lado y paso a andrés para que nos cuente un poquito
más de este problema, si bueno también es interesante
en este tipo de trabajos, tener en cuenta una fuente
de información muy importante ya son las redes sociales,
las redes sociales.
Además de los informes médicos las redes sociales
pueden ser una fuente importante y complementaria
a estos informes médicos
que nos permitan analizar este tipo de problemas.
Son redes sociales como twitter, como Redid,
como Telegram muchas de las que se están utilizando actualmente,
que albergan comunidades temáticas,
que están relacionadas con diferentes aspectos,
entre otros los trastornos psicológicos y en estas comunidades,
miles de personas pueden entrar para compartir su estado emocional,
para proporcionar o buscar ayuda para simplemente
para charlar entonces.
Es importante destacar que hay una diferencia fundamental
entre la información que hay en los informes médicos
y la información que se puede extraer de las redes sociales,
y es que esta última, la información de las redes sociales
está escrita por las propias personas afectadas.
No está escrita por doctores, por médicos.
Entonces la forma de expresarse es una fuente importante
de información adicional
a esta información quizá más estructurada,
que es la que se puede extraer de los informes médicos.
Entonces existen muchos estudios sobre la forma
de expresarse en las redes sociales y se hay estudios
que han identificado patrones, lingüísticos, distintivos
en esta forma de expresarse, de personas, en concreto,
que sufren diferentes dificultades relacionadas con la salud mental.
Algunos de esos patrones, pues están relacionados
con utilizar mucho más el uso de pro nombres
en primera persona del singular,
refiriéndose a ellos mismos, el uso de palabras negativas
y este tipo de rasgos mediante el análisis
de estos textos con técnicas de inteligencia artificial,
pues lo que se pretende es analizar el estado mental
de todas estas personas de forma global,
sin discriminar y siempre sobre datos
que estas personas publican libremente.
Es decir, datos que siempre.
Son públicos, aunque de todas formas,
siempre son tratados siguiendo cualquier principio
todos los principios de que existen, de protección de datos
y de privacidad.
Entonces, pues lo que se observa es que esta fuente de informaciones
particularmente representativa de la población más joven
porque probablemente es la que, bueno, probablemente y seguro
es la que más utiliza estas redes sociales
y también es la más afectada por algunos aspectos,
como pueden ser el aumento bastante alarmante
en los últimos tiempos de casos de suicidio.
La información extraída de estos mensajes de redes sociales,
lo que nos permite es avanzar en diferentes líneas
como perfilar o caracterizar los casos de mayor riesgo
que ahora nos comentará Juan también, o predecir la evolución
de la problemática que se puede llegar a presentar en los hospitales
en un futuro próximo,
ya que estos problemas suelen expresarse más libremente
en las redes, previamente a las consultas,
con lo cual pueden ser un indicador de lo que va a ocurrir a posteriori
en los hospitales.
Por ejemplo.
Entonces, aunque en nuestros planes
está explorar diferentes problemas de salud mental,
uno de los principales en los que estamos trabajando ahora mismo
es el riesgo de suicidio.
El suicidio se considera actualmente
una de las principales causas de muerte
en todo el mundo, con aproximadamente 700.000 fallecimientos anuales,
y la cuarta causa de muerte entre los jóvenes.
Todo esto según los datos de la Organización Mundial de la Salud.
En España se estima que el número de suicidios
triplica al de los accidentes de tráfico,
con lo cual representa un problema muy importante por todo esto,
pues es crucial comprender los patrones característicos
de individuos con tendencias suicidas
y ser capaces de clasificarlos para poder identificar
grupos sociales concretos que tengan una mayor susceptibilidad de suicidio
y poder trabajar en prevención de este tipo de problemas
y, como comentaba, pues Juan nos puede comentar ahora
los análisis que estamos realizando en estas fuentes
y la realización de perfiles en redes sociales Sí?
Claro, bueno, pues estamos trabajando
en el desarrollo de un observatorio de salud mental
que proporciona a los profesionales de la salud.
Los datos más recientes sobre.
Diversos grupos de población lo que les permite interpretar
y proponer estrategias generales de intervención.
El objetivo de este trabajo
es profundizar en el conocimiento de algunos trastornos mentales,
como puede ser el intento de suicidio desde el punto de vista
de la información que los propios actores
publican en sus redes sociales.
En definitiva, se trata de construir
y mejorar la identificación de perfiles poblacionales
asociados al comportamiento suicida a partir de la información
obtenida de sus mensajes.
Una de las redes sociales que estamos analizando
es telegrama.
Para ello hemos recogido una gran cantidad de mensajes
relacionados con el suicidio y manualmente.
Hemos anotado los mensajes que identifican claramente un intento
de acabar con su propia vida de esta forma ya tenemos identificado
a un usuario que ha tratado de cometer este acto,
y podemos estudiar los mensajes previos.
Tratando de encontrar algún tipo de desencadenante
para poder entregar un sistema de clasificación,
hemos construido lo que se denomina colección o corpus,
han dotado con una gran cantidad de usuarios
clasificados en dos categorías.
Atendiendo a su comportamiento suicida, positivos y negativos.
También hemos anotado a estos usuarios
con datos demográficos como la edad, el sexo,
el origen geográfico o la situación laboral
para la actuación de estos rasgos demográficos
hemos desarrollado sistemas semiautomáticos
para facilitar la detección de la información necesaria,
que identifiquen su categoría en algunos casos
como el género, nos hemos apoyado en colecciones de datos públicas
que nos han permitido entrenar un sistema supervisado.
En otros casos hemos usado técnicas no supervisadas,
como listas de países y ciudades de procedencia,
por ejemplo.
No obstante, para todo tipo de anotación en la que se haya usado
un sistema de ayuda existe una anotador manual,
que ha revisado, caso por caso la recomendación
del sistema para definir su rasgo definitivamente y bueno,
esta colección de usuarios con comportamientos suicida
y sus rasgos demográficos nos ha permitido realizar un estudio
de las correlaciones que pueden existir entre este trastorno
y las categorías de rasgos
anotados con el objetivo de localizar potenciales factores de riesgo,
como pueda ser una cercana oradores.
Esencia, un género concreto
o una situación laboral problemática.
En definitiva, nuestro análisis sugiere
que existe una mayor prevalencia de conductas suicidas
entre los estudiantes y los desempleados.
Sin embargo, en el caso de los estudiantes
es evidente una correlación notable con la edad;
por el contrario, tal relación no se observa en los desempleados,
según los datos disponibles.
Por lo tanto, pueden ser beneficioso
seguir explorando este grupo demográfico
en cuanto a la procedencia de la persona,
pues estos análisis parecen indicar una mayor incidencia
entre las personas residentes en Argentina,
pero la relación con la edad sigue sin estar clara.
Es necesario seguir investigando este grupo para determinar
si este patrón se mantiene con datos adicionales,
ya que puede tratarse simplemente de que la población de muestra
de este país sea más joven que otras o puede deberse,
efectivamente, a factores económicos y sociales específicos de este país.
Si nos fijamos, por otro lado, en las características lingüísticas,
los usuarios positivos, es decir,
los que presentan riesgo de suicidio tienden a utilizar palabras
que podrían clasificarse como emociones
o sentimientos negativos como tristeza
o enfadó además de utilizar con frecuencia a la primera persona
también hablar del pasado, de temas relacionados
con la muerte y una mayor frecuencia en el uso de preposiciones
parece caracterizar a los usuarios positivos.
De todas formas, nosotros seguimos investigando en estas líneas
para mejorar nuestros sistemas, analizar otras redes sociales
y profundizar aún más en el conocimiento que se tiene
de este trastorno a través del prima de las redes sociales, y bueno,
ahora lo Hurdes nos va a comentar
en que vamos a trabajar en el futuro.
Bueno, lo acabamos hablando.
Solo deduce que las crónicas de análisis de texto,
pues pueden suponer un gran avance
en la comprensión de estos problemas,
los cuales constituyen una importante mutación
para el bienestar de la población, de toda la población.
Además, tiene grandes repercusiones económicas
también como ausencias laborales, costes médicos,
entre otros.
Es importante aprovechar todas las fuentes de.
Formación disponibles que se puedan complementar
desde los informes médicos hasta los mensajes
de las redes sociales de distintos tipos.
Los últimos sistemas de aprendizaje automático en procesamiento
del lenguaje que se basan en redes neuronales profundas
y transformen, proporcionan muy buenos resultados
que se acercan a los de las revisiones humanas,
pudiendo ser una fuente de ayuda fundamental
para que los psiquiatras y psicólogos puedan acceder fácilmente a los datos
clave de los largos historiales de los pacientes.
También pueden tener mucha importancia
para conocer las tendencias globales de la población conservadas,
en las redes sociales y poder anticiparse
a las necesidades sanitarias que se puedan dar en un futuro próximo.
Por eso, bueno, pues las las líneas futuras de explorar
son muchas en la línea del análisis de los perfiles
de la población en riesgo.
Queremos seguir ampliando los datos con más usuarios
y considerar otras redes sociales como reedite,
además exploraremos otros rasgos adicionales,
por ejemplo, cuestiones sociales, adicciones,
soledad en otra de las líneas en las que queremos avanzar
es en tener en cuenta la interpretabilidad
de los resultados de los sistemas que desarrollamos,
los sistemas basados en redes neuronales.
En muchos casos superan los resultados de otros tipos
de aprendizaje automático que se venían utilizando anteriormente,
pero tienen una limitación,
y es que no indican en qué basan sus expediciones.
Por eso nosotros queremos tener en cuenta este factor
para generar resultados que sean lo más interpretables
posibles, proporcionando junto a los indicadores de riesgo
de los conjuntos de rasgos de detectados
y sus conexiones, que puedan ayudar a los psiquiatras,
a validar los resultados y considerar si tienen un apoyo real
en los datos.
También queremos analizar la evolución temporal
del del estado emocional y de salud mental de los.
Usuarios, cómo va cambiando a lo largo del tiempo,
y si se detectan factores desencadenantes
en esos cambios?
Bueno, pues otra tarea que tenemos en mente es analizar la correlación
entre los datos extraídos de las redes sociales
y los de los hospitales.
Creemos que puede ser muy interesante ver si hay discrepancias,
porque haya problemas que no se llevan a consulta,
si hay retardos en el momento de aparición
en un sitio y en otro, etcétera.
Bueno, pues como veis, son muchas las líneas abiertas
y esperamos poder volver por aquí a contar nuevos avances,
y, por mi parte, con esto me despido hasta otra charla
y encantada de haber podido estar aquí esta mañana.
Un saludo y muchas gracias gracias y.
Estamos asistiendo a una transformación radical
en la manera en que abordamos la salud mental gracias al poder
de la inteligencia artificial, que ha abierto,
nuevas puertas para abordar estos desafíos
brindando enfoques innovadores y accesibles para la prevención,
el diagnóstico y el tratamiento de trastornos mentales.
Esta revolución no solo
está cambiando el paradigma tradicional de atención,
sino que también está generando un impacto profundo en la vida
de las personas que enfrentan desafíos emocionales y psicológicos,
o la influencia de la inteligencia artificial
en el modelo de atención en salud mental es innegable,
y su impacto,
como decimos, está generando una verdadera revolución
en este campo.
Así nos lo han contado en esta charla tan interesante
la catedrática, Ludens, Araujo y los profesores
Juan Martínez astrónomo, y Andrés Duque, Fernández,
del departamento de lenguajes y sistemas informáticos de la UNED,
que están colaborando activamente.
Proyectos de investigación relacionados con las aplicaciones
del procesamiento del lenguaje a problemas del dominio médico,
en este programa nos han acercado a las aplicaciones
de la inteligencia artificial para profundizar en el conocimiento,
en problemas mentales,
y nuestras conclusiones no dejan lugar a dudas,
el horizonte de la salud mental con la inteligencia artificiales,
prometedor.
Continuará evolucionando brindando soluciones cada vez más sofisticadas
y personalizadas.
La experiencia y conocimientos de los profesionales de salud mental
no va a ser sustituido por una inteligencia artificial,
pero si lo entendemos como una tecnología que complementa
y amplía el trabajo de los profesionales,
está claro que estas técnicas terminarán por formar parte
de nuestro sistema de atención a la salud mental,
algo.
Mientras reflexionamos.
Sobre todo ello solo nos queda agradeceros vuestra atención
y recordaros, que en canal punto un punto es.
En tu horario podéis consultar este y todos los programas
de la UNED gracias por acompañarnos luchando.
Un un sí un.