eRISK: Tecnoloxías para a predición temperá de signos relacionados con trastornos psicolóxicos

Existen unha serie de trastornos psicolóxicos que teñen un impacto moi severo na sociedade moderna. Por exemplo, a depresión está considerado pola OMS como a maior xeradora de disfuncións ou incapacidades a nivel global, afectando a máis de 300 millóns de persoas. Outros trastornos, como os asociados a desordes alimenticias, son tamén moi preocupantes, teñen alta porcentaxe de mortalidade, e afectan a persoas moi novas. A pesar da gravidade destes trastornos, en moitos casos as persoas non reciben tratamento ou o reciben tarde. Isto tradúcese en altísimos custos sociais, de saúde e económicos.

A linguaxe é un poderoso indicador de trazas de personalidade, emocionais e proporciona pistas valiosas sobre a saúde mental das persoas. Este proxecto pretende desenvolver as tecnoloxías e modelos computacionais necesarios para analizar a gran escala o uso da linguaxe natural (e a evolución do mesmo) por parte das persoas, co propósito de revelar ou descubrir tempranamente signos relacionados con trastornos psicolóxicos (eRisk: early Risk). Este proxecto non pretende desenvolver tecnoloxía de diagnóstico automático. Pensamos de feito que o labor diagnóstico dun profesional médico é insubstituíble nestes ámbitos. Temos aquí o máis modesto pero realista obxectivo de innovar en métodos para, por exemplo, detectar a aparición de signos iniciais de depresión e comprender toda a evolución que sofre un individuo ata que mostra signos realmente severos. Igualmente, é un reto analizar a evolución pola que pasa o uso da linguaxe para unha persoa que desenvolve incrementalmente un trastorno alimenticio.

O gran volume de interaccións e publicacións dispoñibles na internet e Redes Sociais supón unha oportunidade para realizar unha análise masiva orientada á detección de elementos psicolóxicos asociados a trastornos mentais. Son frecuentes, ademais, os medios online onde as persoas afectadas por trastornos psicolóxicos expresan as súas preocupacións, comparten as súas experiencias e reciben axuda por parte de profesionais especializados. Con todo, a análise de información online introduce numerosos retos, relacionados co filtrado
e procura de información, coa análise lingüística-computacional dos textos e psico-lingüístico ; coa estimación da calidade e reputación de contidos; e co tratamento masivo de contidos. O proxecto é claramente multidisciplinar. Abordaranse aspectos de Tratamento de Textos (Recuperación de Información, Clasificación Automática de Textos e Sistemas de Recomendación), Lingüística Computacional (análise de discurso, procesamento avanzado de linguaxe) e Computación de Altas Prestacións para Big Data. Doutra banda, contamos no equipo con profesionais no ámbito da Psicoloxía que afrontarán retos relacionados coa incorporación de coñecemento experto aos modelos desenvoltos, a validación das tecnoloxías resultantes e a explotación dos resultados de eRisk na súa actividade diaria.

Obxectivos

  • O1. Desenvolver novos métodos e recursos para avaliar os sistemas de acceso á información e empregalos para a predición temperá de riscos de trastornos psicolóxicos.
  • O2. Definir métodos eficaces de procura e filtrado de textos e aplicalos para a identificaciónde textos relevantes para diferentes perfís de trastornos psicolóxicos. Definir modelos para a análise de tópicos e a súa evolución temporal.
  • O3. Desenvolver recursos lingüísticos relacionados con diferentes trastornos psicolóxicos e implementar un procesamento avanzado da linguaxe natural para a análise das publicacións dos usuarios.
  • O4. Desenvolver solucións flexibles e eficientes para o procesamento masivo de datos en numerosos medios sociais e implementar análise en tempo real dos usuarios en liña.
  • O5. Definir métodos de análises de resultados, xeración de conclusións e explotación dos coñecementos do psicólogo experto e determinar as formas en que a tecnoloxía creada no proxecto pode axudar ao psicólogo na súa actividade diaria.
  • O6. Desenvolver métodos de recomendación de contidos baseados en filtrado colaborativo, baseados en contidos e modelos (lineais, latentes, incrustaciones), e adaptables ao ámbito dos trastornos psicolóxicos.