Científicos del Instituto Queen Square de Neurología de la Universidad de Londres han creado nuevas herramientas basadas en modelos de lenguaje de inteligencia artificial para identificar sutilezas en el habla de pacientes con signos de esquizofrenia. La investigación, publicada en PNAS, explora cómo el análisis automatizado del lenguaje podría mejorar el diagnóstico de condiciones psiquiátricas. Actualmente, los diagnósticos psiquiátricos dependen principalmente de las interacciones verbales, lo que limita la comprensión de las enfermedades mentales y el seguimiento del tratamiento.

En un estudio con 26 pacientes con esquizofrenia y 26 participantes de control, se realizaron tareas de fluidez verbal. Los investigadores utilizaron un modelo de lenguaje de inteligencia artificial para predecir las palabras recordadas espontáneamente. Descubrieron que las respuestas de los participantes de control eran más predecibles para el modelo que las de los pacientes con esquizofrenia, especialmente en casos graves. Esto sugiere diferencias en la forma en que el cerebro aprende y almacena información, respaldado por escaneos cerebrales que midieron la actividad en áreas relacionadas con el aprendizaje y almacenamiento de información.

El Dr. Matthew Nour, autor principal, destacó el avance que representa el uso de modelos de lenguaje de inteligencia artificial en psiquiatría. Subrayó que esta tecnología tiene el potencial de transformar el análisis del lenguaje en el campo médico. La esquizofrenia, una afección debilitante que afecta a millones de personas en todo el mundo, se caracteriza por síntomas como alucinaciones, delirios y cambios en el comportamiento. Este estudio revela una nueva vía para entender y diagnosticar esta compleja enfermedad mental.