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28 de Octubre de 2020
Psiquiatría

El lenguaje: una ventana hacia los trastornos de la mente humana

Las personas afectadas por trastornos como la esquizofrenia muestran alteraciones típicas en su lenguaje que podrían apoyar su diagnóstico.

El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) se dibuja como una novedosa herramienta para diagnosticar los trastornos mentales. [iStock/ Thumbnail]

La psiquiatría, a diferencia del resto de las especialidades médicas, no puede confirmar, por ahora, sus diagnósticos con pruebas objetivas como radiografías, análisis de sangre, PCR o pruebas de detección de tóxicos. En su lugar, el diagnóstico y el tratamiento de los trastornos mentales se centran principalmente en diversos rasgos del comportamiento del paciente. Estos detalles pueden identificarse de diversas maneras. Aquellos rasgos que se recogen a través de las explicaciones de la persona afectada por un trastorno mental son los síntomas. Dentro de este grupo encontramos las alucinaciones visuales o auditivas o la narración de hechos ficticios. Por otro lado, aquellos detalles que se reconocen desde fuera se denominan signos. Ejemplos de signos serían la agitación, el temblor, la realización de tareas repetitivas y extrañas, así como diversos tipos de alteraciones del lenguaje.

En los últimos años, las particularidades en el lenguaje de las personas afectadas por trastornos mentales como la esquizofrenia han recibido una importante atención científica. Estas alteraciones suponen una gran fuente de datos que podría analizarse de forma objetiva para determinar tanto el estado mental del individuo como su riesgo de desarrollo de brotes psicóticos, la aparición de conductas violentas o, incluso, el peligro de suicidio. Los investigadores Cheryl Corcoran, profesora asociada de psiquiatría de la Escuela Icahn de Medicina en Mount Sinai, y Guillermo Cecchi, director del grupo de Psiquiatría computacional y Neuroimagen en el Centro de Investigación Thomas J. Watson en IBM, explican, en la revista Biological Psychiatry: Cognitive Neuroscience and Neuroimaging, cómo el análisis automático del lenguaje y del discurso puede ser una herramienta para identificar la psicosis y otros trastornos. En dicha revisión analizan cuáles son los conocimientos y avances que se han logrado hasta ahora.

Desde hace mucho tiempo, se sabe que los individuos que sufren psicosis (es decir, aquellos que llegan a perder el contacto con la realidad) suelen tener alteraciones definidas del lenguaje que reflejan su distanciamiento de la realidad. De esta forma, el lenguaje sería una ventana a la que asomarse para averiguar qué podría estar ocurriendo en la mente del sujeto. Las alteraciones a la hora de comunicarse no consisten solo en trastornos en el contenido de lo que se expresa, sino también en cómo se hace. Además de expresiones sin sentido lógico, las personas afectadas pueden alterar el orden de las palabras, simplificar sus enunciados o relatar hechos de una manera mucho más ambigua de la esperable para la población general sana. Este análisis, que pretende realizarse de manera objetiva y automática, se engloba en un novedoso campo científico interdisciplinar, fruto de la unión de la Lingüística, la Inteligencia Artificial y la Ingeniería de Software: el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN).

El objetivo general de los sistemas de PLN es emular la competencia lingüística de un hablante nativo en cualquier tarea que involucre la comprensión o expresión lingüística. Estos sistemas pueden tener aplicaciones tan diversas como la generación automática de resúmenes, la clasificación de las opiniones de los clientes en, por ejemplo, positivas y negativas, o la implementación de sistemas de pregunta-respuesta para los conocidos como chatbots.

En el ámbito de la medicina, el PLN se ha venido aplicando especialmente, durante estos últimos años, para el análisis automático de historias clínicas. Sus objetivos son múltiples, aunque persiguen principalmente la estandarización de los registros que los profesionales sanitarios escriben sobre sus pacientes, de tal manera que se almacenen en función del diagnóstico y se categoricen de acuerdo con clasificaciones internacionales (como la CIE-10). Otro objetivo típico que requiere el tratamiento automático de textos es la asistencia a los médicos a la hora de recetar tratamientos. Gracias al procesamiento automático de los prospectos, es posible informar al doctor, en tiempo real, sobre las posibles contraindicaciones del conjunto de medicamentos recetados, algo especialmente útil en el caso de que dos o más de ellos causen interacciones no deseadas.

El papel del lenguaje en los trastornos mentales

Como apuntan los autores de la citada revisión, la aplicación de los sistemas de PLN para el diagnóstico de trastornos mentales va un paso más allá. El objeto de análisis no está ya filtrado por el profesional que ha decidido el diagnóstico, sino que se trata de analizar registros de lo que expresa y narra el propio paciente. Por ello, esta nueva aplicación plantea la importante ventaja de su escaso coste, ya que la obtención de estos registros no requiere ningún tipo de equipamiento especializado; tampoco exige el análisis previo del especialista. ¿Qué requiere entonces? ¿Solo tener registrado lo que ha dicho el paciente? En realidad, sí. Aunque para entrenar este tipo de sistemas necesitamos, al menos, contar con un conjunto representativo de textos (equilibrado y lo suficientemente grande) de personas sanas y de pacientes diagnosticados con la condición en cuestión.

Actualmente, los modelos de PLN que mejores métricas obtienen son los basados en corpus de entrenamiento. Los corpus son conjuntos de textos enriquecidos con la información que se considere relevante para una determinada tarea. Para el diagnóstico de trastornos mentales necesitamos, al menos, textos clasificados en función del diagnóstico del paciente. Pero también puede resultar útil que los textos estén enriquecidos con información lingüística relevante para la tarea. Este trabajo de anotación, de enriquecimiento de los textos, exige el trabajo de equipos multidisciplinares, compuestos por expertos del dominio en cuestión (la psiquiatría en este caso) que trabajen conjuntamente con lingüistas, que se encargarán de codificar los rasgos presentes en los textos.

La construcción de los modelos de diagnóstico automático se basa, en último término, en la ejecución, sobre los descritos corpus de textos de entrenamiento, de algoritmos de aprendizaje automático o, más específicamente, de aprendizaje profundo. El objetivo es entrenar un sistema capaz de abstraer patrones significativos que permitan clasificar los textos de los pacientes con un determinado diagnóstico.

¿Y qué patrones han resultado relevantes para abstraer la condición mental del paciente a partir, únicamente, de lo que ha dicho? Sobre todo, patrones de dos categorías muy generales: patrones semánticos y patrones sintáctico-discursivos. La semántica se refiere, en sentido amplio, al significado de las palabras. En el caso de los pacientes diagnosticados con esquizofrenia es frecuente la presencia de palabras con significados incompatibles con las palabras de su contexto (un fenómeno tradicionalmente conocido como ensalada de palabras, que ocurre por ejemplo en la cita: «Mis padres siempre han pensado que deberían ser populares, pero lo mejor es comprar aceite de motor)». También abundan las palabras con connotaciones negativas (como «muerte», «molestar», «dolor», etcétera), las palabras con significados extremadamente genéricos, que tienden a generar una mayor ambigüedad (por ejemplo, «un hombre» en lugar de «mi padre» o «un sitio» en lugar de «la casa de Juan»). Por otro lado, el pronombre «yo» y los verbos en primera persona del singular aparecen con más frecuencia en el lenguaje de las personas afectadas por esquizofrenia que en el de las personas sanas o diagnosticadas con otras condiciones. En el ámbito sintáctico-discursivo, que se refiere a la organización interna de las oraciones y a la organización de estas a lo largo texto, se ha observado el predominio de oraciones más simples que las de los participantes sanos (más cortas y con escasa subordinación, esto es, con un menor número de verbos), así como la presencia de determinados patrones de desarrollo discursivo (es decir, de distintas maneras de ordenar la aparición de los participantes y las acciones involucradas en el texto).

Sin embargo, como matizan los autores en la parte final de la revisión, la investigación en este campo sigue aún en curso y los sistemas distan de ser perfectos para el diagnóstico de la esquizofrenia. Por un lado, algunos de los patrones considerados relevantes para el diagnóstico de la esquizofrenia, como la frecuencia de uso de las primeras personas, la presencia de palabras con una carga emocional negativa o la baja coherencia narrativa, son comunes también en otros trastornos como la depresión, el trastorno obsesivo-compulsivo, el trastorno límite de la personalidad o trastornos del espectro autista. Además, no debemos olvidar que el hecho comunicativo involucra numerosas dimensiones que se pierden en su representación escrita, como la entonación, el contacto visual o los gestos. Aspectos de este tipo, como la elevación de las cejas o la amplitud de la sonrisa en determinados contextos, han demostrado ser relevantes para el diagnóstico de la esquizofrenia.
Como conclusión, el uso de herramientas de PLN para el diagnóstico de trastornos mentales se encuentra aún en una fase temprana de desarrollo. Solo a partir de la investigación y el análisis riguroso de su eficacia podrá determinarse si, finalmente, dichas herramientas podrán integrarse en la rutina de la práctica clínica.

Elena del Olmo y Esther Samper

Referencia: «Using language processing and speech analysis for the identification of psychosis and other disorders». Cheryl M. Corcoran y Guillermo A. Cecchi en Biological Psychiatry: Cognitive Neuroscience and Neuroimaging, vol. 5, n.º 8, págs. 770-779, 2020.

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