Tres mil quinientas. Cinco mil novecientos nueve. Mil ochocientas treinta y tres. Esas son las cifras de suicidios en España, México y Colombia. Toda una epidemia invisible de la que sabemos muy poco pese a su gran impacto social.
Y aunque en los últimos años, los expertos han redoblado los esfuerzos y los estados comienzan a darse cuenta de la magnitud del problema, las barreras sociales siguen haciendo que los principales avances no vengan de los programas sociales, sino de la tecnología. Así es como el machine learning puede ayudarnos con una de las grandes epidemias del siglo XXI.
Las preguntas del suicidio
La muerte de Séneca, Luca Giordano
En su discurso de recepción del premio Príncipe de Asturias, Leonard Cohen habló del hombre que le enseñó los primeros acordes de la guitarra. Fue un español que se encontró tocando en un pequeño parque de Montreal. Cautivado por esa música, Cohen le pidió que le diera clases. Dieron clase tres días y cuando Leonard había comenzado a aprender los acordes, desapareció.
Aquel día, extrañado, Cohen llamó al motel donde se hospedaba, pero el recepcionista le explicó que el guitarrista se había quitado la vida. Cohen no sabía nada, no lo conocía demasiado, no conseguía entender por qué se había suicidado. Sólo le quedó la tristeza y la deuda contraída.
Al suicidio siempre le sigue la incomprensión, porque es un fenómeno que aún no acabamos de comprender
Hablo de Cohen porque nos abandonó el otro día, pero habría mil ejemplos. Al suicidio le sigue siempre la incomprensión y la pena. Y, desde la antigüedad, la fascinación por las cosas que no entendemos.
Porque, por muchas vueltas que le demos, no somos capaces de entender del todo bien ni qué desemboca en el suicidio, ni cómo podemos impedirlo. Está claro que hay algo que no estamos viendo, y un equipo del Hospital Infantil de Cincinnati se ha preguntado si podemos usar la tecnología para encontrar esas cosas que no acabamos de ver.
Captar las señales: el machine learning entra en acción
La investigación consistió en el estudio de 379 entrevistas en las que se hacían preguntas abiertas como "¿Tienes esperanza?" "¿Estás enfadado?" o "¿Esto te hiere emocionalmente?". Para el análisis no sólo se usaban las transcripciones de las respuestas, sino que se tuvieron en cuenta cosas como el tono, la armonía, la entonación y otros numerosos detalles "acústicos".
Una vez había recopilado toda esa información, había que escoger qué hacer con ellos. Aunque no lo parezca por la forma de hablar de él, el aprendizaje automático es todo un mundo y existen muchos enfoques distintos. Los investigadores se decidieron por unos algoritmos denominados 'máquinas de vectores de soporte'. Este tipo de enfoque se usa, sobre todo, con problemas de clasificación y regresión.
Es decir, se trataba esencialmente de usar las técnicas de machine learning (o aprendizaje automático) para clasificar a los tres grupos que existían: personas que habían cometido (o con riesgo de) suicidio, personas con trastornos mentales sin riesgo de suicidio y un grupo control (formado por personas sin riesgo de suicidio ni enfermedades mentales).
Un 93% de precisión
Con este enfoque, el equipo ha conseguido identificar con un 93% de precisión si una persona tiene riesgo de suicidio o no. Además, han logrado un 85% de éxito identificando a los tres grupos. Estos resultados ponen en evidencia la utilidad de estas tecnologías como herramientas de apoyo en la toma de decisiones de médicos y especialistas.
Como dice John Pestian, profesor de informática biomédica y psiquiatría en Cincinnati, "no deja de ser curioso que pese a la gran cantidad de tecnología que se usa en medicina, haya tan pocas aplicaciones orientadas a las enfermedades mentales". Iniciativas como estas pueden allanar el camino a una cada vez más cercana revolución bioinformática en salud mental.
En Xataka | Estos son los tipos de algoritmos clave en la búsqueda de la inteligencia artificial
En Magnet| ¿Por qué se habla tan poco sobre el suicidio en los medios y por qué deberíamos hablar más sobre él?
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nemeus
El suicidio es un síntoma terrible del fracaso de un sistema social contrario a nuestra especie. Donde la competición con el prógimo prima sobre la colaboración, la felicidad, que se supone que sera alcanzada a través de bienes de consumo, se convierte en una ansiedad frustrante o donde la comunidad ya no cuida del individuo sino que se ha convertido en un medio hostil del que protegerse.
Por eso se silencia y no se dice que el suicidio es la primera causa de muerte, muy por delante de los accidente de tráfico, en Occidente. Porque sería reconocer el fracaso absoluto de este sistema homicida.
ababolillo
Bajo mi punto de vista el problema de alguien que quiere suicidarse es la falta de opciones válidas a una situación concreta: el espectro de posibilidades se cierra hasta que la persona lo entiende bloqueado.
Al pobre aspirante a nada solamente le faltaba que le antepongan una máquina que por leyes de probabilidad diga a otras personas lo que él podría contar....si se le preguntase y quisiera: prueben a preguntarle, a lo mejor les convence de que, efectivamente es lo mejor, aunque nuestra cultura del éxito no lo entienda...por definifición la exaltación generalizada del éxito potencia el sufrimiento del fracas, real o imaginario.
un saludo,
nacorb
El suicidio alcanza unas cifras alarmantes. Curiosamente no se dice absolutamente nada en ningún sitio (que sí, que si se habla se induce y blablabla), pero el caso es que veo poquísima o nula prevención, ni ayudas, ni asociaciones, ni nada de nada.
Ojalá se consiga erradicar algún día.
josemicoronil
Curioso cómo en España, mientras que la cantidad de personas que murieron en accidentes de tráfico en 2015 son alrededor 1500 personas, en suicidios sea más del doble...
Muchos se preguntaréis por qué no salen anuncios en la tele, revistas, periódicos, etc., y por lo que tengo entendido no se hace adrede para no fomentar indirectamente el que personas tomen la decisión de quitarse la vida tras ver dichos anuncios.
En cuanto a prevenirlos, no creo que la forma en la que han aplicado aquí "machine learning" sea el santo grial para ello, que no quita que para ciertos grupos de personas en esa condición no se pueda usar, ojo.
Ahora mismo en nuestro país haya aumentado la tasa en bastante más debido a asuntos económicos, pero la realidad es que siempre hay circunstancias personales que seguramente aportando todo el mundo en sociedad de nuestra parta consigamos disminuir, y ahí en parte que me parezca bastante banal que se haga esta especie de polígrafo con la premisa de ayudar pero, al menos para mi entender, sólo es un "polígrafo" más.
Donde sí podrían usar dicho machine learning es para ver qué condiciones han hecho a estas personas a entrar en dichos casos de depresiones, buscar patrones mediante minería de datos, estadísticas acerca de qué grupos de personas podrían ser afectados para ofrecerles una ayuda previa y cosas por el estilo. Pero si caemos de nuevo en el individualismo a la hora de usar este tipo de tecnología para este tipo de problemas, como ocurre en este caso, creo que muy poco vamos a poder hacer con lo poco o mucho que tenemos.
Un saludo.
rudario45
La verdad no veo el problema en que alguien quiera acabar con su vida de una sola vez, a fin de cuentas es suya, sí, es doloroso para la familia, pero es por cultura que le damos más valor a la vida del que pueda tener, ejemplo enfermos terminales o ruinosos. Si alguien quiere acabar con su vida, pues que lo haga, a fin de cuentas es suya y es libre.
warp68
Un buen psicólogo sigue siendo lo mejor contra el suicidio y si tiene experiencia puede detectarlos fácilmente con unas cuantas preguntas. Cuando alguien se suicida no lo hace sin más, detrás hay una historia que puede ser muy compleja y tener muchas facetas. No intentéis simplificarlo porque es un error.
Flycow
Y por qué simplemente no le preguntan a alguien que se haya suicidado?