Un modelo híbrido de voz y texto detecta depresión en adolescentes con alta precisión

La depresión mayor en adolescentes (MDD) se ha convertido en un importante problema de salud pública, con un aumento sostenido de su prevalencia durante la última década y un fuerte impacto en el funcionamiento social, académico y futuro laboral de los jóvenes. Sin embargo, su diagnóstico continúa siendo un desafío debido a la escasez de especialistas y la dependencia de entrevistas clínicas extensas, consideradas el estándar de oro. Esto subraya la necesidad de sistemas de detección complementarios que agilicen las evaluaciones y apoyen la práctica clínica.

En este contexto, investigadores desarrollaron el Intelligent Mind Chatroom (IMC), una plataforma diseñada para recopilar datos de voz y texto mediante cuatro tareas estructuradas: entrevistas positivas, negativas y neutras, además de una lectura en voz alta. Participaron 131 adolescentes de 13 a 18 años, distribuidos en una cohorte de validación interna (56 pacientes con MDD y 56 controles sanos) y una cohorte de validación externa con 19 pacientes diagnosticados.

El estudio analizó características textuales y acústicas, y propuso un modelo híbrido de fusión para clasificar los casos. En la evaluación interna, el modelo alcanzó un rendimiento destacado:

- Exactitud: 0. 91

- Recall: 0. 91

- F1-score: 0. 91

- AUROC: 0. 96

- AUPRC: 0. 97

- Brier score: 0. 09

En la validación externa, el sistema mostró una sensibilidad del 0. 90, confirmando su potencial utilidad clínica.

Como principal limitación, los autores señalan el tamaño muestral reducido, que podría limitar la generalización de los resultados.

En síntesis, la detección de MDD en adolescentes a partir de rasgos lingüísticos y acústicos emerge como una herramienta objetiva prometedora. El método de fusión propuesto ofrece una base experimental sólida para investigaciones futuras y abre la puerta a su implementación práctica como apoyo al diagnóstico clínico.

Resumen modificado por Cibermedicina

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