El análisis facial automatizado puede detectar depresión con una precision del 78-92% mediante el seguimiento de unidades de acción facial (Action Units del sistema FACS), patrones de mirada, dinamica de parpadeo y autenticidad de sonrisas. La investigación liderada por Jeffrey Cohn y Jeffrey Girard en Carnegie Mellon ha identificado un conjunto central de AUs cuya activación distingue de manera confiable a individuos deprimidos de controles sanos.
Las seis unidades de acción mas asociadas con depresión incluyen AU1 (elevacion de ceja interna), AU4 (fruncimiento de cejo), AU12 (elevador de comisura labial, asociado a sonrisas reducidas), AU14 (dimpler, que aumenta con la severidad), AU15 (depresor de comisura labial) y AU17 (elevador de menton). La sonrisa genuina de Duchenne (AU6 + AU12) disminuye marcadamente durante episodios depresivos, mientras que sonrisas contaminadas por contempto (AU14) aumentan.
La aversion de la mirada en depresión es uno de los hallazgos no verbales mas replicados en psiquiatria. Los individuos deprimidos muestran fijacion reducida en la region ocular de los rostros, con tamanos de efecto grandes (SMD > 0.8) para conteo de fijaciones en estimulos positivos. Los clasificadores multimodales que incorporan mirada alcanzan AUC de 0.95.
Para la implementación en WhatsApp, los mensajes de video se codifican a 720p/30fps, y las regiones faciales en video selfie tipicamente abarcan 200-400+ pixeles, suficiente para la detección de landmarks. Herramientas como MediaPipe ofrecen procesamiento on-device a 165+ FPS, mientras que OpenFace 3.0 proporciona detección de 18 AUs con licencia de investigación.
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