Detección de patrones para el análisis del trastorno de estrés postraumático

Abstract

El trastorno de estrés postraumático (PTSD, por sus siglas en inglés) es una afectación de salud mental que surge tras la exposición directa o indirecta de una persona a eventos impactantes, peligrosos o tormentosos, generando reacciones emocionales sostenidas y disfuncionales. Esta condición impacta el bienestar mental, físico, social y espiritual. El diagnóstico y seguimiento del PTSD enfrenta desafíos debido a las diferencias individuales y la variabilidad de síntomas. Las barreras de accesibilidad, como factores económicos, estigma social y disponibilidad, pueden sesgar el enfoque actual de diagnóstico. Por ello, han surgido metodologías alternativas basadas en señales biológicas y técnicas de aprendizaje automático. Múltiples estudios han abordado la presencia o ausencia del PTSD, pero pocos se centran en indicadores explicables o distinciones entre indicadores, como el sexo de los pacientes. En este sentido, esta investigación busca identificar, haciendo uso de técnicas de aprendizaje automático, patrones en movimientos faciales, habla y texto, relacionados con indicadores del PTSD. Con este propósito, se empleó la base de datos DAIC-WOZ debido a que contiene datos de movimientos faciales, habla y texto de pacientes diagnosticados con PTSD. Los datos pasaron por una depuración y tratamiento apropiado. Posteriormente, se seleccionaron características para cada una de las fuentes (movimientos faciales, audio, texto), para pasar a la configuración experimental, que abordó la división de participantes, la reducción de características y la estandarización. Luego, se realizó la fase de entrenamiento a través de algoritmos de clasificación y el cálculo de métricas de desempeño. Finalmente, se llevó a cabo la etapa de explicabilidad, en donde se exploró la interpretación de los modelos desarrollados. Los resultados revelan que, entre las fuentes de datos examinadas, la caracterización del habla destaca como la más eficaz en la búsqueda de indicadores de PTSD. Específicamente, se sugiere que el habla de pacientes de PTSD tiende a ser uniforme y relacionarse con una fonación entrecortada o débil. No obstante, al analizar los datos separados por sexo se mejora sutilmente el rendimiento de la predicción, y se muestran diferencias en las características del habla. El modelo de hombres está influenciado por la dispersión del habla, indicando una voz entrecortada y tensa, mientras que el modelo de mujeres se asocia con cambios en la energía y dinámica de la señal del habla, así como con voces tensas. En lo que respecta a los movimientos faciales, los resultados sugieren que no existen características asociadas a un sexo en particular; sin embargo, se encontró que los movimientos faciales que se relacionan con el PTSD se enfocan en las zonas de labios y cejas.