Primer software capaz de reconocer la tristeza
La Bioingeniera Paola Bustamante, junto a un equipo de investigación del GATEME, creó un programa computacional capaz de detectar, a través de la voz, uno de los síntomas de extrema preponderancia en la depresión, que es la tristeza.
Por Belén Ceballos
“Reconocimiento automático basado en análisis de audio, para diagnóstico complementario en el trastorno de espectro emotivo”, fue el tema que se propuso investigar, junto a sus directoras Natalia López, Elisa Pérez del Gabinete de Tecnología Médica (GATEME) de la UNSJ y Olga Lucia Quintero Montoya, de la Universidad EAFIT, de Colombia.
Antes de comenzar con este proyecto, formó parte de un grupo de investigación en el que analizaban las señales de voz de niños autistas. En este sentido, pudo observar que bajo ciertos estados emocionales, las señales emitidas, sufrían algunos cambios.
A partir de esto, descubrió una patología más común que el autismo y que ha llegado a ser una de las principales causas de discapacidad y exclusión social, la depresión. Esta corresponde a un desorden emotivo que genera una serie de síntomas y signos que se reflejan no solo en lo fisiológico de la persona sino que también se pueden expresar en los gestos y en la voz. Cuando alguien está triste es posible que se pueda percibir en la voz.
Por lo tanto, 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 solo tristeza.
El trastorno del espectro emotivo involucra una serie de patologías como la depresión, la ansiedad, el trastorno bipolar y el autismo, que son manifestaciones clínicas de alteraciones en el normal desarrollo del sistema nervioso. Lo cual indica que el proceso ocurre antes que se manifiesten los primeros síntomas, entonces la detección temprana de estas patologías es fundamental. Además, estuvo dirigido a pacientes con trastornos depresivos, por ello se priorizó la búsqueda de características descriptivas en la voz que mejoraran la clasificación de tristeza.
Los resultados que arrojó el uso de este software fueron muy alentadores ya que obtuvieron un 96 % de efectividad en la detección de tristeza, aplicando los algoritmos computacionales de clasificación, desarrollados en el laboratorio, en bases de datos de emociones en español, en alemán y en inglés, usando solo doce características descriptivas extraídas de las señales de voz. Esto, desde el punto de vista informático, es muy positivo ya que indica que con poco gasto computacional se lograron buenos resultados.
Este software fue pensado para que lo puedan usar los psicólogos y les ayude a diagnosticar de forma precoz un caso de depresión en un paciente o en una persona mayor que viva sola.
Este avance científico servirá mucho para resolver de forma rápida y económica una patología que crece aceleradamente en la sociedad sanjuanina. 
