Sistema de IA multimodal detecta señales tempranas de alerta de crisis de salud mental

000 personas mueren por suicidio cada año y más de 10 millones lo consideran seriamente, según los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades de Estados Unidos. Sin embargo, los clínicos a menudo tienen medios limitados para identificar cuándo alguien puede estar avanzando hacia una crisis antes de que ocurra.

Una evaluación del riesgo proactiva y continua podría respaldar una atención más temprana y más específica para los adultos jóvenes. A partir de esta necesidad, los investigadores están desarrollando una plataforma de IA para predecir la depresión, el riesgo de suicidio y la resiliencia en estudiantes universitarios.

Investigadores de la Escuela de Medicina Keck de la Universidad del Sur de California (USC), junto con colegas de la Escuela de Ingeniería Viterbi de USC y la Facultad de Letras, Artes y Ciencias Dornsife de USC, están construyendo la plataforma SENTINEL. El sistema analizará señales multimodales de la actividad cerebral y el comportamiento diario para caracterizar factores de riesgo y de protección.

El trabajo cuenta con el apoyo de la Advanced Research Projects Agency for Health (ARPA-H) mediante un contrato de hasta 4 millones de dólares que podría renovarse al cabo de dos años para un total de hasta 7 millones de dólares.

El estudio observacional hará un seguimiento de aproximadamente 210 estudiantes de USC durante un máximo de 36 meses. Los participantes se dividirán por igual en tres grupos: sin problemas de salud mental, depresión y depresión con pensamientos o conductas suicidas. Cada seis meses, los inscritos completarán evaluaciones de laboratorio que incluirán electroencefalografía (EEG), seguimiento ocular y cuestionarios psiquiátricos detallados.

La monitorización continua fuera del laboratorio combinará sensores portátiles con informes basados en el smartphone. Dispositivos como un Oura Ring o Fitbit registrarán la frecuencia cardíaca, la variabilidad de la frecuencia cardíaca, la temperatura de la piel, la conductancia cutánea, los niveles de oxígeno en sangre, la actividad física y las fases y la duración del sueño.

Los cuestionarios semanales basados en la app recogerán el estrés, la ansiedad, el estado de ánimo y las experiencias diarias, y las respuestas de voz se analizarán para detectar patrones del habla; con consentimiento, también se recopilarán datos del smartphone sobre el uso de apps, los patrones de comunicación y la atención.

El protocolo está diseñado para detectar tanto períodos de malestar como períodos de bienestar para poner de relieve la resiliencia. Trabajos anteriores del equipo hallaron que los adultos que experimentan pensamientos suicidas muestran patrones distintos en los movimientos oculares, la actividad cerebral y otras señales biológicas medibles, como el sudor.

El proyecto forma parte de la iniciativa EVIDENT de ARPA-H, que agrega datos clínicos y digitales desidentificados y en tiempo real en un repositorio nacional seguro para ayudar a identificar cambios rápidos en la salud mental.

Aunque es observacional, el estudio tiene como objetivo traducir los hallazgos en herramientas que alerten a los clínicos sobre signos tempranos de advertencia y orienten intervenciones oportunas. Los patrones de sueño, actividad o estrés podrían ayudar a orientar decisiones sobre terapia, ejercicios de atención plena, medicación u otro tipo de apoyo.

Con el tiempo, la tecnología podría adaptarse para monitorizar otras afecciones de salud mental y apoyar a grupos sometidos a mucho estrés, como profesionales sanitarios, personal de emergencias y personal militar.

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Escuela de Medicina Keck de USC