Los investigadores del programa "SoundKeepers" tienen previsto recoger muestras de voz de más de 600 ancianos de más de 55 años en Singapur para desarrollar un algoritmo capaz de detectar la depresión subclínica (SSD), una forma leve de depresión.
La SSD no es lo bastante grave como para ser diagnosticada como depresión mayor y actualmente no se trata ni diagnostica activamente.
El programa pretende facilitar el diagnóstico precoz mediante un análisis de la voz que examine propiedades acústicas como el tono, la entonación y los patrones del habla, que se correlacionan con el deterioro de la salud mental.
En el pasado, las investigaciones han demostrado que alrededor del 13,4% de los ancianos de Singapur padecen SSD, pero es probable que esta cifra esté infravalorada. Las muestras de voz recogidas serán anónimas y se almacenarán de forma segura.
En el programa participan varias instituciones, como la NTU, las policlínicas del National Healthcare Group, el Instituto de Salud Mental (IMH) y los servicios comunitarios Fei Yue.
Una vez identificados los participantes con SSD, se les dirigirá a un programa de intervención de 24 semanas que incluye actividades sociales y psicoeducación.
El uso de inteligencia artificial para analizar la voz representa una nueva frontera en el diagnóstico de la depresión y podría pasar a formar parte de las rutinas de consulta médica, complementando las herramientas de diagnóstico actuales.
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