En un avance hacia el tratamiento de las personas con autismo, esquizofrenia y depresión, los médicos del All India Institute of Medical Science (AIIMS) de Delhi han ideado una nueva herramienta para detectar las emociones humanas conocida como base de datos Facial Toolbox for Emotion Recognition (AFTER).
Según los médicos que han participado en el estudio, esta herramienta puede ser útil para comprender la capacidad de reconocimiento de emociones de individuos con diversas afecciones neuropsiquiátricas, como autismo, esquizofrenia y depresión. «La utilidad clínica de la base de datos AFTER podría consistir en determinar la capacidad de reconocimiento de emociones de personas con diversos trastornos neuropsiquiátricos, evaluar los cambios en la percepción de las emociones cuando los pacientes pasan de un estado agudo a otro de remisión o predecir la probabilidad de recaída», afirma el Dr. Rohit Verma, profesor adjunto del Departamento de Psiquiatría del AIIMS.
La herramienta será útil tanto para los pacientes como para los médicos. «Al tratarse de una versión informatizada, la herramienta puede resultar útil para desarrollar tareas relacionadas con el reconocimiento de emociones en estudios de imagen cerebral del reconocimiento de emociones con técnicas como la resonancia magnética funcional, la espectroscopia de infrarrojos cercanos funcional, la electroencefalografía cuantitativa y los estudios de seguimiento ocular, con una postura más relevante desde el punto de vista cultural», añadió.
El estudio se realizó observando a 15 voluntarios, que fueron seleccionados de la Escuela Nacional de Arte Dramático. Se les indicó que posaran con diferentes expresiones emocionales de alta y baja intensidad. Se tomaron un total de 240 fotografías en una sala muy iluminada y sobre un fondo común claro. Los artistas mostraron siete expresiones faciales: neutra, felicidad, enfado, tristeza, asco, miedo y sorpresa. Cada imagen fue validada de forma independiente por 19 expertos en salud mental y dos profesores profesionales de arte dramático. Aparte del reconocimiento de la calidad emocional, se valoró cada emoción en una escala Likert de cinco puntos con respecto a tres dimensiones: intensidad, claridad y autenticidad. Los resultados se analizaron en función de las puntuaciones medias de los cuatro parámetros.
Los investigadores también se centraron en el desprecio como emoción, que posteriormente se descartó por no ser fácilmente distinguible. Las imágenes de baja intensidad no se incluyeron posteriormente en la base de datos, ya que el consenso de los expertos para el reconocimiento de la emoción de baja intensidad era muy bajo.
Según el estudio, la base de datos sería útil en el contexto indio para realizar investigaciones en el campo del reconocimiento de emociones. «Esta base de datos, culturalmente sensible, puede ser útil para captar la percepción de la emoción desde una perspectiva étnica. AFTER ha sido validada en una cohorte de expertos y presenta una buena fiabilidad entre evaluadores. Esta base de datos es prometedora para su uso en entornos de investigación y necesita ser validada en la población general», afirma el estudio, que ha sido patrocinado a través de la subvención de la Iniciativa de Investigación en Ciencias Cognitivas (CSRI) del Departamento de Ciencia y Tecnología (DST).
El estudio añade que el procesamiento de caras y expresiones faciales es crucial para todas las formas de comunicación social, y la interpretación de las emociones depende de cada cultura. La mayoría de las bases de datos existentes se basan en rostros caucásicos, mongoloides (chinos, japoneses, coreanos) o afroamericanos, y existe una base de datos limitada que contiene rostros indios.
El Dr. Rohit explicó que ésta es la primera parte de la herramienta y que ahora se trabaja en la siguiente fase, que se centrará en los vídeos, el texto y el audio. «Todos ellos se combinarán para crear una herramienta dinámica. Leer y escuchar son otros aspectos del reconocimiento de emociones que reflejan escenarios de la vida real. El estudio actual se basa en una base de datos de imágenes estáticas. Sin embargo, el conjunto final de herramientas emocionales incluirá estas otras facetas del reconocimiento de emociones», añade.
El Dr. Rohit añade que las expresiones faciales se han denominado el lenguaje universal de las emociones. Según este concepto, todos los seres humanos comunican seis estados emocionales internos básicos (felicidad, ira, tristeza, sorpresa, miedo y asco) mediante movimientos faciales similares, en virtud de sus orígenes biológicos y evolutivos.
«Muchos investigadores recientes se han opuesto a esta noción y han sugerido que la percepción y la interpretación de las emociones dependen de la cultura. Mientras que los estudios clásicos demostraban que el reconocimiento de emociones era superior a la probabilidad incluso para individuos de culturas dispares, también mencionaban que el reconocimiento era más preciso cuando las emociones eran tanto expresadas como percibidas por los miembros de culturas similares. Los estímulos faciales de las bases de datos existentes tienden a variar sustancialmente en cuanto a las características de los rasgos faciales y la expresión de las emociones, dependiendo de la cultura representativa a partir de la cual se construyó la base de datos», afirma el Dr. Rohit.
