Modelos computacionales para la caracterización de estados mentales alterados - Carrillo, Facundo (2019)
Hoy en día, la mayoría de las áreas profesionales usan las Ciencias de la Computación (CS) como uno de sus fundamentales componentes. En muchas actividades, la penetración de tecnologías heredadas de las CS son imprescindibles, no solo para gene- rar alta competencia, sino porque proponen avances disruptivos e imposibles de alcanzar sin estas. La inteligencia artificial proba-blemente sea el área de CS que mayor avanzó en la última década, dentro de la inteligencia artificial los sistemas que usan recur- sos de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) son incontables. El abanico donde las herramientas de NLP cumplen un rol pro-tagónico es muy amplio. En particular, son fuertemente usadas para cuánticar diversos atributos, no sólo sobre qué está hablando un mensaje sino sobre la intención y el estado del sujeto que lo produce. En este trabajo construimos y usamos herramientas de NLP para caracterizar los estados mentales alterados a través del discurso como privilegiada ventana a la mente. A partir de este marco de trabajo, aplicamos distintas técnicas y definimos algoritmos que nos permiten modelar las propiedades particulares de cada alteración. Para validar el marco aplicamos esta estrategia en diferen-tes casos. En el capítulo de estados mentales alterados por patologías, estudiamos diferentes casos. En primer lugar encontramos que el dis-curso de pacientes con esquizofrenia se ve alterado y que esta alteración es capturada por nuestro algoritmo de coherencia. Nu-estro algoritmo mide cómo se vinculan semánticamente frases sucesivas. En el caso de los sujetos patológicos, observamos que estos tienen un nivel de coherencia medio inferior al del grupo control y a su vez presentan disrupciones más pronunciadas. Como continuación de este caso, estudiamos sujetos prodrómicos de psicosis por esquizofrenia, es decir sujetos que aun no presentan síntomas pero pertenecen a un grupo de riesgo de generarla. En este estudio vemos que analizando los niveles de coherencia po-demos, aplicando un algoritmo de aprendizaje automático en un contexto de validación cruzada, distinguir cuales sujetos en el fu-turo desarrollarán psicosis por esquizofrenia y cuáles no. Otro caso de estudio es el de sujetos bipolares. En este caso vemos co-mo la valencia del lenguaje, en términos de positividad y negatividad del uso de palabras, diferencia los sujetos patológicos. Usado la misma estrategia de aprendizaje supervisado, encontramos que podemos clasificar con buen nivel de performance entre los dos grupos. Por último, estudiamos el uso de herramientas de NLP y de aprendizaje automático de una perspectiva ortogonal a la an-terior. Creamos un modelo que nos permite seleccionar qué sujetos son aptos para un tratamiento psicofarmacológico con psiloci-bina para depresión crónica y cuáles no. De esta manera mejoramos los valores de sensibilidad del tratamiento creando un test de susceptibilidad basado en herramientas de NLP disminuyendo la masa de sujetos intervenidos con resistencia al tratamiento. Luego de estudiar los estados mentales alterados por patologías, trabajamos en dos casos de estudio de mentes alteradas por in-toxicaciones farmacológicas. En este capitulo, medimos los efectos de un experimento con MDMA y con LSD dondec aracteriza-mos los efectos en el lenguaje a partir de modelos computacionales. Como último escenario, estudiamos como cambios endocri-nos impactan en el lenguaje, modelando cuantitativamente con herramientas de NLP, cómo afectan estos cambios en el lenguaje. Teniendo en cuenta los casos de estudios, esta tesis pone evidencia sobre cómo los métodos computacionales de NLP sumados a técnicas de aprendizaje automático son una herramienta útil y novedosa para estudiar el lenguaje. Particularmente en un escena-rio donde este se ve afectado producto de las alteraciones que subyacen a su productor: la mente.