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Tras la irrupción de Internet como medio de información y consumo de contenidos masivo a finales del siglo XX, ha habido un interés creciente en su utilidad para el tratamiento de numerosas condiciones de salud mental, para la aplicación de programas psicoterapéuticos o como establecimiento de foros de pacientes. Sin embargo, apenas se ha prestado atención a la utilidad como herramienta diagnóstica. Se han realizado trabajos al respecto, especialmente mediante el análisis de texto y correlacionándolo con algunas condiciones de salud. Otros trabajos han tratado de correlacionar el tiempo diario pasado en internet o en una red social con síntomas depresivos. En un trabajo reciente, Reece y Danforth, han elaborado, con ayuda del machine learning, un algoritmo que identifica e incluso predice marcadores de depresión de una fotografía subida a la red social Instagram. Algunos de los beneficios hallados por estos estudios son tan potentes como la posibilidad de hacer un diagnóstico precoz de una depresión, antes incluso de ser diagnosticada por un profesional de salud, o el uso coste-eficiente de análisis computacional, sin coste personal alguno, para detectar alteraciones depresivas.
La posibilidad de establecer un diagnóstico de un trastorno mental a través de análisis de conductas en internet, en una sociedad que cada vez tiende más a compartir sus experiencias y sus reacciones por este medio, puede ser una herramienta muy útil a partir de ahora. Diversos análisis de texto y de imágenes han demostrado el potencial de uso de la tecnología computacional y el big data para obtener datos que permitan un diagnóstico precoz de trastornos mentales.
Más información en:
https://psiquiatria.com/congresos/psiquiatria
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