¿Pueden las máquinas reconocer los pensamientos suicidas?
A pesar de décadas de esfuerzo, ha resultado difícil predecir quién tiene más probabilidades de morir por suicidio. Confiar en que los pacientes revelen sus intenciones no funciona. Casi el 80 por ciento de las personas que mueren por suicidio ocultan sus pensamientos suicidas a sus médicos y terapeutas en su última visita. Sin embargo, las tasas de suicidio están aumentando entre los estadounidenses de mediana edad y son la segunda causa principal de muerte entre los adultos jóvenes. Es por eso que los investigadores han estado buscando urgentemente un predictor biológico confiable de pensamientos y comportamientos suicidas.
Un informe publicado esta semana en la revista Nature Human Behavior plantea una nueva e intrigante posibilidad. El estudio combinó la neuroimagen con el aprendizaje automático para explorar si los cerebros de las víctimas de suicidio responden de manera diferente a las palabras positivas y negativas asociadas con la vida y la muerte. «Resulta que sí», dijo el coautor Matthew Knock, psicólogo clínico de la Universidad de Harvard. «Pudimos predecir con gran precisión quién tenía pensamientos suicidas y quién no, e incluso entre los que tenían pensamientos suicidas, quién lo había intentado y quién no».
Aunque el estudio fue pequeño, los hallazgos son notables, dijo Barry Horwitz, director de la División de Imágenes y Modelado Cerebral del Instituto Nacional sobre la Sordera y Otros Trastornos de la Comunicación, quien escribió un artículo para el estudio. Horwitz quedó particularmente impresionado por la capacidad de la tecnología para clasificar correctamente a nueve de los 17 sujetos suicidas que intentaron quitarse la vida, lo que, según los expertos del panel, es como encontrar una aguja en un pajar. «Es difícil imaginar cualquier otro método o factor de riesgo que le permita hacer esa distinción», dijo Horwitz.
A principios de este año, se informó que el aprendizaje automático podría detectar el riesgo de suicidio en función de los registros de salud con una precisión del 80 % al 90 %, un resultado que se consideró alentador. Pero el nuevo estudio es notable porque revela un marcador biológico subyacente de pensamientos suicidas. «No es solo un comportamiento informado”, dice el coautor Marcel Just, neurocientífico cognitivo de la Universidad Carnegie Mellon. «Obtenemos sus pensamientos reales sobre el suicidio, vemos cómo cambiaron».
El estudio unió dos líneas separadas de investigación. Nock ha utilizado previamente pruebas de asociación implícitas para determinar el riesgo de suicidio. Por ejemplo, combinó palabras relacionadas con la vida y la muerte con «como yo» y «no como yo». Cuando la muerte y yo estábamos emparejados, era probable que la persona suicida reaccionara tres veces más rápido que el grupo de control. Este hallazgo se ha replicado repetidamente y se ha demostrado que es un predictor relativamente fuerte de pensamientos y comportamientos suicidas en comparación con otros métodos, como la evaluación médica.
Mientras tanto, Just ha estado utilizando imágenes de resonancia magnética funcional (fMRI) para observar el interior del cerebro. «Pudimos ver patrones correspondientes a los pensamientos», dijo. Su técnica, llamada neurosemántica, no reconoce palabras sino conceptos. Por ejemplo, en respuesta a la oración de que el anciano arrojó una piedra al lago, los patrones de activación cerebral indicaron que alguien estaba involucrado, ocurrió una acción y había un ambiente al aire libre en la escena visualizada. En estudios separados, Just pidió a los sujetos (que eran actores de método) que evocaran emociones como la ira y los celos, y encontró patrones reconocibles para cada emoción. «Las emociones tienen señales neuronales», dijo Just. «Tenemos sus archivos en nuestras computadoras».
Cuando Just lee la investigación de Nock, se pregunta si puede ver los pensamientos de una persona suicida en su escáner. Primero, los investigadores le preguntaron a un clasificador de aprendizaje automático, que estaba tratando de encontrar medidas predictivas para un resultado particular, si podía distinguir entre 17 sujetos que consideraron el suicidio y 17 sujetos que no lo hicieron. Dentro del escáner fMRI, se pidió a los participantes que pensaran en una serie de palabras relacionadas con el suicidio y pensamientos y sentimientos positivos y negativos específicos. (Resultó que los principales eran muerte, problemas, despreocupación, crueldad, elogios y amabilidad). Después de medir los patrones neuronales de las respuestas, los investigadores sometieron la máquina a datos de 33 de los 34 sujetos. Luego le pidieron a la máquina que determinara si el sujeto misterioso tenía tendencias suicidas. El clasificador completó la tarea con un 91 por ciento de precisión, identificando correctamente 15 de 17 sujetos suicidas y 16 de 17 controles.
En la segunda fase del estudio, los investigadores utilizaron el perfil de firma emocional de Just para evaluar el grado en que cada una de las cuatro emociones (ira, vergüenza, tristeza y orgullo) estaban asociadas con cada palabra. «El clasificador puede decir si alguien está en el grupo suicida o en el grupo de control por cuánto se evoca cada emoción», dijo Just. “La muerte causó más tristeza y vergüenza en aquellos que tenían pensamientos suicidas.” La clasificación basada en estas firmas neuronales emocionales tuvo un 87 por ciento de precisión en la predicción de pensamientos suicidas.
En respuesta a palabras relacionadas con la muerte, las personas suicidas activan más regiones cerebrales asociadas con el pensamiento autorreferencial. Esto es consistente con hallazgos anteriores, dijo Nock. Pero las respuestas emocionales a palabras como despreocupado o problemático fueron sorprendentes. «El patrón de las personas que piensan en el suicidio muestra que sienten menos orgullo cuando ven la palabra despreocupación y más vergüenza cuando ven la palabra muerte”, dijo Nock. Mirándonos a nosotros mismos, no habíamos visto ese componente emocional antes».
Otros suicidólogos dijeron que la idea de usar firmas neuronales para predecir el riesgo de suicidio era prometedora, pero enfatizaron la naturaleza preliminar del estudio. «Dada la naturaleza intensiva de tareas y el costo de la resonancia magnética funcional, estos resultados dejan muchas preguntas sobre los mecanismos de trabajo y las implicaciones clínicas», dijo Alexis May, psicóloga clínica de la Universidad de Utah que no participó en el estudio.
Los autores del estudio están de acuerdo. Primero esperan replicar el estudio y luego investigar la viabilidad clínica de la técnica, quizás empleando otra técnica, electroencefalografía o EEG, para monitorear la actividad eléctrica en el cerebro. Si bien existe un claro interés científico en obtener una mejor comprensión de los cerebros de las personas que se suicidan, queda por ver si el enfoque será realmente útil. «¿Por qué gastar mil dólares sometiendo a una persona a un escáner cuando se pueden obtener buenas predicciones usando una prueba de comportamiento de tres minutos?», dijo Nock. «Lo que estamos haciendo es ver si estos enfoques nos dan una pieza diferente del rompecabezas».