INVESTIGAR EN EUROPA

En el marco del I taller sobre tecnologías de la información aplicadas a salud mental, expertos internacionales han presentado los últimos avances de los proyectos Help4mood y Optimi en los que participa la Universitat Politècnica de València.

AUTOR: UPV

Durante este encuentro, celebrado en la Ciudad Politécnica de la Innovación, expertos internacionales de los proyectos europeos Help4Mood y Optimi -la UPV participa en ambos proyectos- y agentes principales de la Comunitat Valenciana en el ámbito sanitario y tecnológico han compartido sus trabajos y visión sobre el uso actual y las potencialidades futuras de las tecnologías de la información aplicadas a la salud mental.

 

El objetivo era difundir y hacer partícipe de la actividad investigadora en tecnologías de la información aplicadas a la salud mental entre la comunidad médica, las administraciones sanitarias y las empresas del sector TIC-salud de la Comunitat Valenciana. Entre otros temas, se ha hablado sobre el uso de la realidad virtual, el desarrollo y adaptación de sensores no invasivos para la monitorización continua y a distancia de pacientes o la interacción hombre-máquina en el tratamiento de pacientes con depresión.

Help4Mood: un agente virtual para el tratamiento clínico de la depresión mayor

 

Help4Mood es un proyecto co-financiado por la Comisión Europea cuyo objetivo principal es el desarrollo de una plataforma tecnológica para dar soporte al tratamiento clínico a distancia de personas diagnosticadas con depresión mayor. En el marco del proyecto, se ha desarrollado un agente virtual que interactúa con el paciente, ofreciéndole información útil en las sesiones de terapia diarias y motivándole para promover la mayor adherencia posible al tratamiento.

 

El grupo IBIME-ITACA de la UPV participa en el desarrollo de dos de los componentes: en el sistema de soporte a la decisión se están generando algoritmos de análisis para el reconocimiento e identificación de patrones que ayuden a inferir información clínicamente relevante a partir de los datos originados en los sensores de actividad física y de sueño. Además, también participa en el desarrollo del mecanismo interno en el agente virtual que gestiona la interacción con el paciente durante las sesiones diarias. Este mecanismo incluye un módulo cognitivo-emocional el cual genera un comportamiento afectivo adecuado durante la interacción con el usuario.

 

Además, se ha desarrollado también un sistema de monitorización para recabar información sobre el estado de ánimo, pensamientos, actividad física y de sueño y características de voz en los pacientes y se trabaja en un sistema de soporte a la decisión. Éste infiere información clínicamente relevante a partir de los datos recabados del sistema de monitorización y es la base para gestionar las sesiones diarias entre el agente virtual y el paciente. Además, genera informes gráficos y textuales sobre la evolución del paciente que serán utilizados por los clínicos para evaluar la efectividad del tratamiento.

 

OPTIMI

 

El proyecto OPTIMI está liderado por la empresa everis y cuenta con la participación de la Universitat Politècnica de València, la Universitat de València y la Universitat Jaume I. En el marco de este proyecto se ha puesto en marcha ya un prototipo de herramienta informática capaz de predecir si una persona con alto nivel de estrés tiene riesgo de caer en depresión, a partir del estudio conjunto de variables fisiológicas y psicológicas, utilizando técnicas de inteligencia artificial. El equipo, basado en redes neuronales artificiales, es capaz de determinar el riesgo de depresión con una fiabilidad de en torno al 85 por cien, según las pruebas realizadas en los sujetos analizados.

 

Por parte de la UPV, el proyecto cuenta con la participación de LabHuman-I3BH, que se ha centrado en el desarrollo de las aplicaciones para la calibración del sistema así como de las aplicaciones finales de telepsicología que van a ser usadas por los pacientes. Por otra parte, ha colaborado en el desarrollo de nuevas técnicas pioneras de análisis de señales. Además, se ha desarrollado también una aplicación informática para tratar al paciente en caso de que sea necesario.