Miguel Anxo Pérez Vila, investigador: "Tu forma de escribir en redes sociales puede revelar una depresión"

La Sociedad Española de Procesamiento del Lenguaje Natural (SEPLN) ha concedido a Miguel Anxo Pérez Vila el Premio a la Mejor Tesis Doctoral de 2024, uno de los más prestigiosos en el ámbito del Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) en España. El galardón reconoce la excelencia científica y el impacto social de su investigación, que abre nuevas vías para la detección temprana de trastornos mentales a través del análisis del lenguaje en redes sociales.

Miembro del Centro de Investigación TIC (CITIC) de la Universidade da Coruña e integrado en la Red CIGUS de la Xunta de Galicia, Pérez Vila ha desarrollado una tesis pionera que combina inteligencia artificial, aprendizaje automático y lingüística computacional para identificar señales de depresión en la comunicación digital. El trabajo, dirigido por Javier Parapar y Álvaro Barreiro, parte de una idea fundamental: las personas con problemas de salud mental expresan cambios perceptibles en su lenguaje.

"Hay muchos trabajos que evidencian que, para manifestar ciertos trastornos mentales, lo que hacemos es influir mucho en cómo escribimos y hablamos para reflejar los estados mentales", explica el investigador. "Los síntomas afloran a través del lenguaje y el comportamiento".

Pérez Vila subraya que las redes sociales son una fuente de información especialmente valiosa para este tipo de análisis. En sus palabras, "se han convertido en el lugar donde la gente más se expresa, donde los jóvenes tienen más libertad y están más sueltos a nivel comunicativo". A partir de esa premisa, su equipo decidió "explotar toda esa información disponible para intentar ayudar en la detección de enfermedades mentales", uno de los grandes retos de salud pública actuales.

La tesis no solo propone métodos automáticos de detección, sino que también se centra en la transparencia y explicabilidad de los modelos. Frente a sistemas que ofrecen resultados sin justificar su razonamiento, Pérez Vila defiende un enfoque más ético y comprensible.

"Los modelos explicables son aquellos que, en lugar de limitarse a decir si un usuario tiene depresión o no, explican el motivo de esa decisión", señala. "Nuestros modelos se basan en síntomas clínicos y trabajan en colaboración con psicólogos, de modo que no solo detectan el riesgo, sino que explican qué indicadores lingüísticos lo sustentan".

Esta apuesta por la explicabilidad constituye, según el investigador, una de las principales diferencias con los estudios previos. Mientras otros trabajos se centraban únicamente en clasificar los casos como "depresión o no depresión", su enfoque busca interpretar los síntomas y ofrecer herramientas útiles a los profesionales clínicos.

Además del desarrollo de nuevos algoritmos para estimar la gravedad de la depresión, la investigación incluye la creación de nuevos conjuntos de datos –como BDI-Sen y DepreSym– y la integración de las aportaciones en una plataforma de demostración con potencial uso clínico. Los resultados fueron presentados en congresos internacionales como ECIR, SIGIR o EMNLP, y publicados en revistas de prestigio como Artificial Intelligence in Medicine (AIM).

Detectar señales tempranas de riesgo mental

Entre sus conclusiones, Pérez Vila destaca que los modelos de IA pueden aprovechar el big data lingüístico generado en redes sociales para detectar señales tempranas de riesgo mental.

"Las redes contienen pistas sutiles que, analizadas correctamente, pueden ofrecer evidencias de que alguien atraviesa un trastorno emocional", afirma. "Esto puede ser clave para combatir la depresión y otras problemáticas de salud pública".

El joven investigador indica que este reconocimiento supone un impulso personal y profesional. "Estoy muy contento por este premio y porque se valore la investigación", confiesa. "En España siempre se han destinado pocos recursos a este tipo de iniciativas, y este galardón es también un escaparate para futuras investigaciones".

De cara al futuro, su objetivo es mejorar los modelos y adaptarlos al español y al gallego, con el fin de extender su aplicación a entornos locales. "Queremos trabajar con algoritmos que razonen y ayuden en esta problemática tanto en castellano como en gallego", apunta.

Pérez Vila también se muestra optimista sobre el futuro del Procesamiento del Lenguaje Natural: "Con la irrupción de los grandes modelos lingüísticos y herramientas como los chat GPT, hay un montón de trabajo por delante, no solo en detección de depresión, sino también en otras tareas como la identificación del discurso de odio o la recuperación de información en distintos ámbitos".

Así, el CITIC reafirma su papel como referente en la aplicación del procesamiento del lenguaje natural y la inteligencia artificial al avance de los procesos estadísticos, sociales y sanitarios. El reconocimiento a Miguel Anxo Pérez Vila no solo celebra una tesis brillante, sino también una línea de investigación que une ciencia, tecnología y compromiso social.