El intento de “X” (Google) para encontrar un biomarcador digital de la depresión.


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Mediante un largo artículo en Medium, la colaboradora de la iniciativa “X”, Obi Felten, ha dado a conocer los resultados del llamado “Proyecto Amber”, un trabajo auspiciado por Google que intenta usar inteligencia artificial para descubrir un biomarcador digital de la depresión y la ansiedad mediante el análisis de las ondas cerebrales.

“X” es una compañía integrada en Alphabet, la matriz de Google, que dice pretender “emplear tecnología radical para resolver los problemas más importantes”.  En su cartera de proyectos se encuentran asuntos relacionados con la robotización, la sostenibilidad medioambiental e incluso la exploración lunar.

El proyecto Amber nació con una pretensión ambiciosa y científicamente algo transgresora: encontrar un único indicador que ofreciera una medida de la salud mental y que fuera  tan simple como leer un medidor de glucosa en la diabetes.

Para hacerlo, se plantearon emplear inteligencia artificial en el análisis de datos de electroencefalografía (EEG) tradicional, intentando encontrar patrones fácilmente identificables y que correlacionaran positivamente con patologías como la depresión. 

Como resumen de sus resultados, lo que se ha publicado hasta el momento muestra que los usos avanzados del aprendizaje automático pueden ser potencialmente útiles para cualificar características relevantes en los datos de los EEG, e incluso podrían ser sugestivos de diagnósticos como el trastorno depresivo mayor o el trastorno de ansiedad generalizada. Pero también indican que todavía este tipo de análisis no es una opción medianamente operativa.

Según los promotores del proyecto, uno de los problemas que han tenido para desarrollar la prueba de concepto de la utilidad de estas técnicas es que los médicos se muestran escépticos sobre el uso del análisis de las ondas cerebrales como ayuda diagnóstica, y muchos creen que las entrevistas clínicas son suficientes. Los médicos, en cambio, sí estaban más dispuestos a utilizar la tecnología para medir la situación evolutiva de los pacientes entre visita y visita, pero se necesita mucha más investigación para valorar cómo se podría aplicar el análisis de información en la atención al paciente.

El proyecto Amber de “X” ya se ha dado por concluido tras tres años de trabajo, y actualmente ofrece gratuitamente a los investigadores tanto los diseños de hardware como el código de programación, depositado en Github. Estas herramientas ya son de dominio público, y pueden emplearse por la comunidad investigadora para intentar nuevos avances. 

Así son los detalles.

El trabajo inicial de Amber lo desarrolló un pequeño equipo de neurocientíficos, ingenieros de hardware y software e investigadores de aprendizaje automático, que han desarrollando prototipos tecnológicos propios. Su interés era obtener un mayor conocimiento sobre el creciente problema de la salud mental, especialmente en el campo de la depresión y los trastornos por ansiedad. 

Uno de los desafíos a los que se enfrentaron los investigadores fue lo difícil que resulta evaluar más objetivamente el estado de  salud mental, tanto por las personas que padecen algún tipo de síntoma como por los profesionales no especialistas en salud mental. 

La depresión se manifiesta de manera distinta en diferentes personas, y admite hasta 1.000 posibles combinaciones de síntomas. Los sistemas de evaluación actual se basan en los test y la anamnesis, que pueden tener un sesgo de subjetividad. 

Por eso, el propósito de Amber era encontrar un biomarcador digital para la depresión. Como dice Obi Felten, “Nuestro viaje comenzó con la pregunta: ¿qué pasaría si pudiéramos hacer que las ondas cerebrales fueran tan fáciles de medir e interpretar como la glucosa en sangre, y usarlas como una medida objetiva de la depresión?”

A partir de ese punto, el enfoque operativo fue unir las técnicas de aprendizaje automático de vanguardia con una tecnología que ya casi tiene 100 años, la medida de la actividad cerebral mediante electroencefalografía convencional. Estudios previos mostraban que ciertos patrones de actividad eléctrica en el cerebro se correspondían con síntomas de depresión. Por ejemplo, muchas personas deprimidas experimentan que las cosas que antes les producían placer ya no lo hacen; no sienten la recompensa que sigue a una experiencia positiva. Y ello afecta al procesamiento dentro de ciertos sistemas cerebrales, y se puede detectar mediante ECG.

El proyecto se centró en tres áreas: cómo facilitar la recopilación de datos de EEG, cómo hacer que los datos de EEG sean más fáciles de interpretar, y cómo hacer que esta tecnología sea de aplicación en el llamado mundo real.

El equipo se propuso inicialmente desarrollar un sistema de EEG fiable para la investigación, pero que fuera portátil, fácil de usar y de bajo costo. En el prototipo final, el sistema se parecía a un gorro de natación que cualquier persona podía instalarse por su cuenta. 

En la parte relativa al análisis, se investigó la manera en la que se pueden aplicar los nuevos enfoques del aprendizaje automático para interpretar los datos de EEG. En colaboración con el equipo de DeepMind de Google, diseñaron una prueba de concepto para la extracción de características interpretables relevantes para la salud mental. A lo largo del proyecto se realizaron más de 250 entrevistas a beneficiarios potenciales de esta tecnología, como médicos de distintas especialidades, terapeutas, psiquiatras, psicólogos clínicos o trabajadores sociales. La combinación de métricas subjetivas y objetivas se consideró especialmente necesaria. 

Gran parte de la investigación se llevó a cabo en los EE. UU., y también en Reino Unido, en asociación con Shift, una ONG que pronto publicará un informe con más detalles sobre los resultados. Lo que el equipo investigador ha reportado ahora es, literalmente, que “no logramos nuestro objetivo original de encontrar un único biomarcador para la depresión y la ansiedad. Es poco probable que exista, dada la complejidad de la salud mental. Sin embargo, no hay duda de que estamos ante una gran oportunidad para que la tecnología permita una mejor medición”.

“Por esta razón”, añaden, “hemos decidido poner la tecnología y los conocimientos de Amber a disposición de la comunidad mundial de salud mental. Creemos que podemos lograr un impacto mayor y más rápido en este enorme problema al compartir nuestro trabajo libremente”. 

Y así es como ha quedado descrito el reto, y generadas las primeras herramientas para abordarlo.