Cómo la inteligencia industrial es cada vez más capaz de detectar tendencias suicidas antaño que los propios humanos

A finales del año pasado, Joseph Franklin, un profesor de la Universidad Estatal de Florida, llegó a una conclusión desalentadora: tras examinar exhaustivamente cientos de estudios sobre predicción del suicidio descubrió que no habíamos liberal falta en los últimos 50 abriles. La ciencia no podía predecir el suicidio.

Pero, según parece, la inteligencia industrial tiene razones que la ciencia aún no entiende. En los últimos meses, varios proyectos están haciendo grandes avances en predecir un problema verdaderamente muy serio. Según la OMS, cada año se suicidan 800.000 personas y esto es todo un chispa (algorítmico) de esperanza.

Los algoritmos que pueden predecir el futuro

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Es excéntrico que el primer gran hallazgo en predicción del suicidio venga del mismo género de trabajo de Joseph Franklin. La segunda autora del estudio de Franklin, Jessica Ribeiro es precisamente la jefa del equipo que está desarrollando un algoritmo realmente preciso: es capaz de predecir quién va a cometer suicido en los próximos dos abriles con un 80 por ciento de exactitud.

Aunque el artículo aún no se ha publicado en Clinical Psychological Science, los datos a los que hemos tenido acercamiento muestran que cuando se usó el cálculo se centró en pacientes de hospitales generales, el cálculo fue capaz de tener una precisión del 92% para predecir suicidios a una semana perspectiva.

Los resultados, a error de replicarlos e investigarlos en profundidad son extraordinarios. El equipo de Franklin ha precisado más de 2.000.000 de registros clínicos para conseguir entrenar al cálculo en la detección de patrones de suicidio. Y, según la propia Ribeiro, esto no ha hecho más que principiar.

Más allá de la Universidad

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Y es que, claro, uno se plantea que, si un pequeño género de investigadores es capaz de hacer eso con dos millones de registros médicos, ¿Qué no sería capaz de hacer una gran red social que tiene no solo muchos más perfiles, sino además muchos más datos?

Esa pregunta se han hecho en Facebook tras el incidente de Katelyn Nicole Davis, la chica de 12 abriles que retransmitió en directo su suicidio en la red social el año pasado. Y, como respuesta, ha comenzado a utilizar la inteligencia industrial para identificar a los miembros que pueden estar en peligro de suicidio.

De hecho, la prevención del suicidio es la primera gran tarea de control semántico de contenidos con inteligencia industrial que está llevando a cabo en Facebook. Se está probando la útil en Estados Unidos y los algoritmos están desarrollándose con ayuda de expertos y organizaciones sociales. Según explicaban a la BBC, “no sólo es útil, es crítico”.

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En esencia, los algoritmos reconocen patrones en los contenidos que publican los usuarios y en las reacciones de sus contactos. Hablar de tristeza o dolor en determinados sentidos, podría ser una señal. Y, de la misma forma, los comentarios del tipo “¿Estás bien?” o “Estoy preocupado por ti” además lo serían.

¿Qué hacer?

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Una vez el mensaje es identificado y se detecta un patrón, se envía a un equipo especializado. Aquí acaba la parte sencilla: el problema serio es qué hacer. ¿Cómo podemos intervenir para que el suicidio no llegue a cometerse?

Lo hemos hablado en otras ocasiones, la privacidad y la lozanía son dos principios éticos que están en constante conflicto. ¿Hasta qué punto podemos usar los datos privados que genera una persona para aconsejarle tratamientos médicos? Y más aún, ¿cómo podemos usar esas predicciones para intervenir sin perder la información por el camino?

No está de más indagar que nos movemos en un dominio muy poco estudiado, pero si estos algoritmos consiguen tener un impacto efectivo en nuestra vida digital, habremos cubo un paso de titán. Y estaremos a punto de existir uno de los debates sanitarios más importantes del futuro: cómo proteger la lozanía y la privacidad en un mundo digitalizado.


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