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Aplicación de detección de estado de ánimo por análisis de la voz

Posted by on Jul 31, 2014 | 0 comments

Aplicación de detección de estado de ánimo por análisis de la voz

Investigadores de la Universidad de Michigan están desarrollando una aplicación  que supervisa la voz de una persona durante las llamadas telefónicas para detectar los cambios de estado de ánimo en las personas que tienen trastorno bipolar.

La aplicación, llamada PRIORI, todavía necesita más pruebas antes de que pueda ser comercializada, según los investigadores, pero un pequeño estudio piloto de seis individuos con trastorno bipolar han demostrado que la aplicación tiene el potencial de ayudar a advertir a los cuidadores del cambio de humor de un paciente.

Los investigadores dieron a los participantes del ensayo teléfonos móviles con textos ilimitados y llamadas. Todos los teléfonos se cargan previamente con la aplicación, los investigadores pidieron a los usuarios que  usen el teléfono como su principal medio de contacto durante el estudio. La aplicación registra el habla saliente y luego se transfiere los datos a investigadores para el análisis. Al final del estudio piloto, los investigadores registraron un total de 221,2 horas de 3.588 llamadas telefónicas.

Los participantes también tuvieron llamadas semanales con los médicos que evaluaron su estado de ánimo a través de métodos tradicionales. Los investigadores compararon los resultados de la evaluación clínica tradicional con el análisis del algoritmo para decidir si la aplicación puede identificar con precisión los estados de ánimo de los usuarios de las llamadas hechas el mismo día. El equipo también determina si los investigadores podrían aplicar la misma evaluación de los datos de los días antes y después de la evaluación.

Desde el piloto, los investigadores encontraron que los dos estados de humor extremos, hipomanía y depresión podrían ser detectados y diferenciarse de euthymia, normal y el estado de ánimo positivo.

“Estos resultados del estudio piloto nos dan una prueba preliminar de la idea de que podemos detectar los estados de ánimo en las llamadas telefónicas regulares mediante el análisis de las características generales y las propiedades del discurso, sin violar la privacidad de las conversaciones”, dijo el investigador Zahi Karam en un comunicado. “A medida que obtenemos más datos del modelo se convertirá en mejor, y nuestra meta final es ser capaz de anticiparse a los cambios, por lo que puede ser posible intervenir a tiempo.”

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