Aviso de suicidio

“Detectar por escaneo cerebral el deseo de suicidarse”

Compilado por Manlio E. Wydler (°)

 

Una nueva técnica de análisis para escaneos cerebrales es capaz de detectar el deseo de suicidarse en el individuo examinado. La técnica, basada en algoritmos de aprendizaje automático, escruta las alteraciones en el modo en que los cerebros de las personas examinadas representan ciertos conceptos, tales como la muerte y la crueldad.

El riesgo de suicidio es difícil de evaluar y predecir, siendo este la segunda causa principal de muerte entre los adultos jóvenes en países como Estados Unidos.

El desarrollo de la nueva técnica, a cargo del equipo de Marcel Just, de la Universidad Carnegie Mellon, y David Brent, de la de Pittsburgh, ambas entidades en Estados Unidos, ofrece un nuevo enfoque para evaluar los trastornos psiquiátricos que incluyen al suicidio como una de sus posibles consecuencias.

Esta técnica identifica alteraciones asociadas al comportamiento suicida, usando algoritmos de aprendizaje automático para evaluar la representación neural de conceptos específicos relacionados con el suicidio. Esto ofrece una ventana hacia el cerebro y el pensamiento, a través de la cual ver cómo los individuos con ideas suicidas piensan acerca de ello y en conceptos emocionales relacionados. Esto puede permitir dilucidar si alguien está considerando el suicidio a través de lo que está pensando en cuanto a temas relacionados con la muerte.

Para el estudio con el que pusieron a prueba la técnica, Just y Brent presentaron una lista de 10 palabras relacionadas con la muerte, 10 con conceptos positivos y 10 con ideas negativas a dos grupos de 17 personas con tendencias suicidas conocidas y 17 individuos corrientes.

Aplicaron un algoritmo de aprendizaje automático a seis conceptos que eran los que discriminaban mejor entre los dos grupos, mientras los participantes pensaban en cada uno de tales conceptos en el escáner cerebral. Basándose en las representaciones cerebrales de estos seis conceptos, su programa fue capaz de identificar con un 91 por ciento de precisión si un participante pertenecía al grupo de personas corrientes o al de quienes tenían ideas suicidas.

Después, centrándose en los individuos con pensamientos suicidas, utilizaron un enfoque similar para ver si el algoritmo podía discernir a los participantes que habían intentando previamente suicidarse de aquellos que solo habían pensado en ello. El programa pudo distinguir con un 94 por ciento de precisión a los que habían intentando suicidarse.

(°) Ingeniero, Presidente Honorario de FAPLEV. Vecino Solidario 2001.

A la izquierda está el patrón de activación cerebral para el concepto “muerte” en participantes que intentaron suicidarse. La imagen de la derecha muestra el patrón de activación para el mismo concepto en participantes normales. (Imagen: Carnegie Mellon University)

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