La bioingeniera Paola Bustamante, de la Universidad Nacional de San Juan (UNSJ) de Argentina, ha liderado un equipo de investigación que ha creado un programa computacional capaz de detectar, a través de la voz, uno de los síntomas de extrema preponderancia en la depresión: la tristeza. El software, que arroja un 96 por ciento de efectividad en sus mediciones, ha sido pensado para que puedan usarlo los psicólogos y les ayude a diagnosticar de forma precoz casos de depresión en pacientes.
Antes de comenzar con este proyecto, Bustamante ya formó parte de otro grupo de investigación en el que analizaban las señales de voz de niños autistas. Ahí pudo observar que, bajo ciertos estados emocionales, las señales emitidas sufrían algunos cambios, tal y como señalan desde Argentina Investiga.
Por eso se propuso desarrollar un sistema de clasificación que le permitiera diferenciar cuatro emociones (felicidad, miedo, tristeza y enojo), probar esos algoritmos y validarlos con bases de datos que contengan esas emociones, y por último, desarrollar un sistema de clasificación que evaluara sólo la tristeza. Ella ha estado acompañada por sus directoras Natalia López, Elisa Pérez del Gabinete de Tecnología Médica (GATEME) de la UNSJ, y Olga Lucía Quintero Montoya, de la Universidad EAFIT, de Colombia.
Los algoritmos computacionales de clasificación que se utilizan en esta investigación, desarrollados en el laboratorio, se basan en datos de emociones en español, en alemán y en inglés. Para ello se usan sólo doce características descriptivas extraídas de las señales de voz.
