La inteligencia artificial puede detectar emociones con solo mirarte a la cara
La inteligencia artificial (IA) puede detectar con fiabilidad las emociones a partir de las expresiones faciales en situaciones psicoterapéuticas, según un estudio. Este apunta a que el sistema de IA también es capaz de predecir con fiabilidad el éxito terapéutico en pacientes con trastorno límite de la personalidad.
Por Christian Heuss
Dos cámaras graban una sesión de psicoterapia. Con ayuda de una IA es posible detectar las emociones del paciente. Imagen: zvg
La cara es el espejo del alma, el espejo del estado emocional de una persona. La interpretación de las expresiones faciales como parte de la psicoterapia o la investigación psicoterapéutica, por ejemplo, es una forma muy eficaz de caracterizar cómo se siente una persona en ese momento concreto.
Ya en los años 70, el psicólogo estadounidense Paul Ekman desarrolló un sistema de codificación estandarizado para asignar emociones básicas como son la felicidad, el asco o la tristeza a una expresión facial en una imagen o secuencia de vídeo.
"El sistema de Ekman está muy extendido y representa un estándar en la investigación psicológica de las emociones", afirma el Martin Steppan, psicólogo de la Facultad de Psicología de la Universidad de Basilea (Suiza).
Pero el proceso de analizar e interpretar las expresiones faciales grabadas como parte de proyectos de investigación o psicoterapia requiere de mucho tiempo. Es por ello por lo que los especialistas en Psiquiatría suelen utilizar métodos indirectos menos fiables, como son las mediciones de la conductancia cutánea, que también pueden ser una medida de la excitación emocional.
"Queríamos averiguar si los sistemas de inteligencia artificial (IA) pueden determinar de forma fiable los estados emocionales de los pacientes grabados en vídeo", afirma Steppan, que desarrolló el estudio junto con el profesor emérito Klaus Schmeck, Ronan Zimmermann y Lukas Fürer, de la UPK. Los investigadores publicaron sus resultados en la revista Psychopathology.
Ninguna expresión facial escapa a la IA.
Los investigadores utilizaron redes neuronales artificiales de libre acceso que fueron entrenadas en la detección de seis emociones básicas (felicidad, sorpresa, ira, asco, tristeza y miedo) en más de 30.000 fotos faciales. A continuación, el sistema de IA analizó datos de vídeos grabados durante sesiones de terapia con un total de 23 pacientes con trastorno límite de la personalidad, en el Centro de Computación Científica de la Universidad de Basilea. Recordemos que los afrctados por esta afección mental muestran patrones prolongados de emociones turbulentas o inestables. El ordenador de alto rendimiento tuvo que procesar más de 950 horas de grabaciones de vídeo para completar este estudio.
Los resultados fueron sorprendentes: las comparaciones estadísticas entre el análisis de tres terapeutas entrenados y el sistema de IA mostraron un nivel de concordancia notable. El sistema de IA evaluó las expresiones faciales con la misma fiabilidad que un humano, pero además fue capaz de detectar incluso las emociones más fugaces en el rango de los milisegundos, como una breve sonrisa o una fugaz expresión de disgusto.
Este tipo de microexpresiones tan efímeras pueden pasar desapercibidas para los terapeutas o ser captadas solo de forma subconsciente. Por ello, el sistema de IA es capaz de medir emociones fugaces con un mayor nivel de sensibilidad que los terapeutas formados.
La comunicación interpersonal sigue siendo clave.
El análisis de la IA también descubrió algo bastante inesperado. Los pacientes que mostraban una implicación emocional y sonreían al inicio de la sesión de terapia cancelaban la psicoterapia con menos frecuencia que las personas que parecían no estar emocionalmente implicadas con su terapeuta. Por tanto, esta sonrisa social podría ser un buen indicador del éxito de la terapia en una persona con síntomas de trastorno límite de la personalidad.
"Nos sorprendió mucho comprobar que sistemas de inteligencia artificial relativamente sencillos pueden asignar expresiones faciales a sus estados emocionales con tanta fiabilidad", afirma Steppan.
La IA podría convertirse así en una herramienta importante tanto en terapia como en investigación. Los sistemas de inteligencia artificial podrían utilizarse en el análisis de grabaciones de vídeo existentes de estudios de investigación para detectar de forma más fácil y directa los momentos emocionalmente relevantes de una conversación. Esta capacidad también podría ayudar a la supervisión de psicoterapeutas.
"No obstante, el trabajo terapéutico sigue teniendo que ver principalmente con las relaciones humanas, y sigue siendo un ámbito humano", afirma Steppan. Y concluye: "Al menos de momento".
Información facilitada por la Universidad de Basilea
Fuente: Martin Steppan, Ronan Zimmermann, Lukas Fürer, Matthew Southward, Julian Koenig, Michael Kaess, Johann Roland Kleinbub, Volker Roth Klaus Schmeck. Machine Learning Facial Emotion Classifiers in Psychotherapy Research: A Proof-of-Concept Study. Psychopathology (2023). DOI: https://doi.org/10.1159/000534811
