#tarugo22 / Ana Freire / Algoritmos que salvan vidas

En esta charla, Ana nos contó cómo usó la inteligencia artificial y la ciencia de datos para cribar el contenido de Redes Sociales y descubrir patrones comunes a personas de alto riesgo de suicidio, depresión y anorexia. Su equipo ha conseguido definir un modelo que estima el riesgo de suicidio de un usuario con un 85 % de precisión y, sobre todo, nos permite actuar antes de que sea demasiado tarde.

Transcript

1. Algoritmos que salvan vidas @ana_ _freire
2. Ingeniera y Doctora en Informática Gallega Docente e Investigadora
3. “Bye friends! Suicide note here (…)”
4. España, 2020 1000 2000 3000 4000 Suicidio Accidente de tráfico Homicidio Violencia de género 48 298 1370 3941
5. http://stop-project.upf.edu
6. Comité Ético Mi proyecto
7. Caracterizar problemas mentales en redes sociales mediante análisis de datos y aprendizaje automático
8. Ideación suicida Trastornos de la conducta alimentaria Depresión
9. Crawling “no puedo más” “intento de suicidio” “antidepresivos” “morirme”
10. Crawling Etiquetado “no puedo más” “intento de suicidio” “antidepresivos” “morirme”
11. Crawling Etiquetado “no puedo más” “intento de suicidio” “antidepresivos” Aprendizaje Automático “morirme”
12. Características textuales Características de imagen Características psicológicas y de actividad
13. Ideación Suicida Depresión TCA 55,6% mujer < 39 años 58% mujer < 29 años 84% mujer < 29 años Temas: términos relacionados con suicidio o depresión, autolesiones, abuso de sustancias, falta de apoyo social… Temas: soledad, insomnio, baja autoestima, divorcio, problemas de pareja, acoso escolar, antidepresivos… Temas: veganismo, dietas vegetarianas, ejercicio, laxantes, calorías, baja autoestima, vergüenza, autolesiones, familia…
15. 60%
17. Salud mental y trabajo
18. Tech 4 Good Interdisciplinariedad Ética
19. Algoritmos que salvan vidas @ana_ _freire Graciñas!
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