DETECTAA-AI: Inteligencia Artificial en el diagnóstico presuntivo de trastornos del desarrollo en niños

by with No Comment 2021Quito

Quito. 2021

Utilizamos la Inteligencia Artificial para ayudarnos a realizar el diagnóstico presuntivo de trastornos en niños en edad escolar.

Saturdays.AI es una iniciativa a nivel global, cuyo principio es promover escenarios para la democratización del aprendizaje de la Inteligencia Artificial para todos y de forma ubicua. Democratizar, significa facilitar el acceso a todos los ciudadanos que deseen alcanzar una formación pertinente, relevante y de calidad, en cualquiera de los niveles educativos o profesionales. Por ese motivo, el equipo de investigación y desarrollo, conformado por: {Andrea Mariana Escobar, Danny Aguirre, Luis Chamba Eras, Marco Chiluiza, Paúl Quezada}, decidió participar en la Tercera Edición del Saturdays AI Quito, que de manera inédita, ubicua y flexible, se desarrolló de manera virtual.

En la primera sesión, se desarrolló la lluvia de ideas, con el objetivo de identificar la línea de investigación base, sobre el cual se desarrollaría el proyecto, sobre todo que tenga un impacto social y relacionado con los objetivos-metas de la Agenda 2030.

Originalmente se propuso el tema “Chatbot para la gestión de emociones de niños autistas”, obteniendo el primer árbol de problemas (Fig. 1), luego, se puso en marcha la estrategia de búsqueda de literatura que permita definir el alcance a la propuesta, se encontró 27 artículos científicos vinculados a esa línea base (ver Tabla 1).

Figura 1. Árbol de problemas inicial.

La literatura científica permitió conocer y comprender lo que se ha hecho y lo que se puede hacer en temas con el autismo, con ello se concluyó que el tema es muy amplio y con mucho futuro de trabajo para proyectos vinculados a la parte informática con un fin social. Además, se identificó que no existe un conjunto de datos de acceso libre que sirva como punto de partida para el tema planteado.

Otro punto clave, fue hacer búsquedas en grupos afines al tema del autismo, tanto en redes sociales como en la Web, con ello se observó que es un tema muy delicado y complejo, desde el punto de vista de los que conviven con el autismo, o los que no lo hacemos. Posiblemente es un tema que no ha tenido una visibilidad y democratización que permita, definir políticas para apoyar y educar a todos los que nos relacionamos con personas con autismo, sea de manera directa o indirecta. Con esto, se necesitó acudir con los profesionales o especialistas en campo, para despejar muchas dudas surgidas por la exploración preliminar, y con ello ver la viabilidad de la propuesta.

En el camino surgieron nuevas pistas, se encontró un conjunto de datos en Kaggle (https://www.kaggle.com/gpiosenka/autistic-children-data-set-traintestvalidate), relacionado con el autismo, que ha sido utilizado para construir algunos modelos que permiten por medio de la visión por computador predecir por medio de una fotografía si un niño tiene o no autismo. Con ello, cambió la perspectiva del proyecto, de pasar de las emociones (sin un conjunto de datos) al reconocimiento facial (con un conjunto de datos) en el mismo ámbito del autismo.

Para seguir en línea de conocer la opinión profesional sobre la propuesta, se realizó dos entrevistas, la primera con la especialista Amparito Morales, a la cual, se le presentó nuestra nueva idea, de que por medio de la tecnología se podía ayudar a mejorar en los diagnósticos en el área del autismo, inicialmente, se tuvo resistencia en el uso de la tecnología, pero eso fue bueno, porque permitió como equipo, convencer a la profesional de la utilidad real en escenario como en los grandes colegios o escuelas, en dónde el trabajo de los pocos especialistas (Departamento de Consejería Estudiantil (DECE)) puede ser apoyado por una herramienta que apoye en las tareas de automatización, en este caso, reconociendo cuáles de los niños por medio de una fotografía podría tener su atención prioritaria en la detección temprana del autismo.

De la primera entrevista surgió la segunda, con la reconocida investigadora Catalina López, pionera en el Ecuador por su enfoque senso-perceptivo para identificar los perfiles de autismo de acuerdo a la idiosincrasia de un país.

Actualmente, se encuentra terminando una herramienta de tamizaje orientado para niños y adolescentes de 4 a 17 años (características para alerta al diagnóstico clínico), además, durante la entrevista, Catalina López, validó la idea del proyecto, agregándole nuevas ideas vinculadas con las tecnologías, y que han surgido de sus investigaciones, como por ejemplo, realidad virtual para aplicar las herramientas de tamizaje, automatización de la herramienta de tamizaje considerando la protección de datos, privacidad, anonimato, confidencialidad, código de ética bajo principios mundiales, consentimiento informado, entre otros.

Finalmente, la investigadora propuso que un chatbot mediante la interacción sea por voz o texto, permitiría identificar patrones de comportamiento y el tema de emociones. Esta entrevista, fijó el trabajo o líneas futuras que se derivan del proyecto, centrándo el tema de reconocimiento fácil y una herramienta de tamizaje (Fig. 3), como el límite para la propuesta final del proyecto DETECTAA-AI, con la que se trabajó en el Saturdays AI.

Figura 2. Entrevista con Catalina López, Especialista en Perturbaciones de la Comunicación Humana de la Universidad Andina Simón Bolívar.
Figura 3. Lluvia de ideas del modelo inicial del proyecto DETECTAA-AI.


Contexto

Los trastornos del desarrollo, técnicamente conocidos como trastornos del neurodesarrollo, son trastornos con base neurológica que pueden afectar la adquisición, retención o aplicación de habilidades específicas o conjuntos de información. Consisten en alteraciones en la atención, la memoria, la percepción, el lenguaje, la resolución de problemas o la interacción social. Estos trastornos pueden ser leves y fácilmente abordables con intervenciones conductuales y educativas o más graves, de modo que los niños afectados requieran un apoyo educativo particular. Entre los trastornos del neurodesarrollo tenemos: trastorno de déficit de atención/hiperactividad, trastornos del espectro autista, dificultades del aprendizaje, como la dislexia y las deficiencias en otras áreas académicas, discapacidad intelectual, síndrome de Rett.

“El autismo es un trastorno neurológico complejo que generalmente dura toda la vida. Es parte de un grupo de trastornos conocidos como trastornos del espectro autista (TEA). Actualmente se diagnostica con autismo a 1 de cada 68 individuos y a 1 de cada 42 niños varones, haciéndolo más común que los casos de cáncer, diabetes y SIDA pediátricos combinados. Se presenta en cualquier grupo racial, étnico y social, y es cuatro veces más frecuente en los niños que en las niñas. El autismo daña la capacidad de una persona para comunicarse y relacionarse con otros. También, está asociado con rutinas y comportamientos repetitivos, tales como arreglar objetos obsesivamente o seguir rutinas muy específicas. Los síntomas pueden oscilar desde leves hasta muy severos” [1].


El autismo en Ecuador

De acuerdo a la especialista Catalina López, se tiene los siguientes avances:

A nivel mundial se estima que el 1% puede estar dentro del TEA, según la Organización Mundial de la Salud, en 2018 se reportaron 1.521 en Ecuador, y aproximadamente un 13,75% se tiene diagnósticos erróneos.


¿Cuál es el problema?

El personal que labora en los departamentos de consejería estudiantil de las unidades educativas (DECE) debe realizar evaluaciones para determinar los alumnos que pudiesen presentar problemas de comportamiento. Debido a la gran cantidad de estudiantes asignados a cada profesional de estos departamentos, el proceso de evaluación consume la mayor cantidad de tiempo disponible por este personal, dejando muy pocos recursos para profundizar el diagnóstico y apoyo a los niños que realmente presentan trastornos del desarrollo. En la Fig. 4 se observa el árbol de problemas, que se lo obtuvo, previa lluvia de ideas, lectura de la literatura y luego de las entrevistas.

Figura 4. Árbol de problemas relacionados con el proyecto DETECTAA-AI.


¿Cómo lo pensamos resolver?

Se desarrollará una aplicación Web formada por dos componentes (Fig. 3).

El primer componente ayudará a predecir qué estudiantes pueden o no tener el TEA basado en una imagen fotográfica (tipo tamaño carné) por medio de visión por computador. Los rasgos que se determinen dependen de las bases de datos disponibles. En una primera fase se utilizará la base de datos disponible en Kaggle (https://www.kaggle.com/gpiosenka/autistic-children-data-set-traintestvalidate) para detección facial de TEA, considerando definir un proceso de entrenamiento del sistema que permita detectar nuevos factores de comportamiento a medida que se disponga de bases de imágenes adicionales.

Técnicamente, el tamizaje corresponde a la aplicación de un test o procedimiento a personas “asintomáticas”, con el objetivo de separarlos en dos grupos; aquellos que tienen una condición que podría beneficiarse de una intervención temprana; y aquellos que no.

El segundo componente realizará un tamizaje, usando el test MCHAT, y que sea la base para en el futuro implementar el procesamiento de lenguaje natural (chatbot de preguntas y respuestas).


¿Cómo se vincula el proyecto con los objetivos de desarrollo sustentables?

Se vincula con dos objetivos:

Primero, con el de Salud y bienestar (ODS 3), meta: reforzar la capacidad de todos los países, en particular los países en desarrollo, en materia de alerta temprana, reducción de riesgos y gestión de los riesgos para la salud nacional y mundial.

Segundo, con la Reducción de las desigualdades (ODS 10), meta: el avance en la reducción de la desigualdad, tanto dentro de los países como entre ellos, ha sido desigual. Todavía se debe dar más peso a la opinión de los países en desarrollo en los foros decisorios de las instituciones económicas y financieras internacionales. Además, si bien las remesas pueden ser un medio de supervivencia para las familias y las comunidades de los trabajadores migrantes internacionales en sus países de origen, el elevado costo de transferir dinero sigue reduciendo los beneficios.


¿Cuál es la hipótesis del proyecto?

El uso de la Inteligencia Artificial permitirá crear un prototipo que permita apoyar al diagnóstico presuntivo de trastornos del desarrollo en niños de edad escolar.


¿Cuál es la población objetivo?

  • Niños de 0 a 12 años
  • Padres, madres, cuidadores
  • Educadores
  • Especialistas de los DECE
  • Investigadores


¿Qué nos dice la literatura científica sobre proyectos relacionados con el reconocimiento facial?

La literatura científica que soporta nuestro proyecto se resume en la Tabla 2.


¿Qué es la visión por computador?

Es un campo de la Inteligencia Artificial enfocado a que las computadoras puedan extraer información a partir de imágenes, ofreciendo soluciones a problemas del mundo real (Fig. 5).

Figura 5. El reconocimiento facial puede ayudar a mejorar los diagnósticos, foto derecha, niño sin TEA, niño de la izquierda niño con TEA.


¿Qué áreas del conocimiento se vinculan?

  • Ciencias de la Salud (Salud Mental).
  • Ciencias de la Computación (Inteligencia Artificial, Visión por Computador).


Metodología

La metodología que se utilizó fue Desing Thinking, en la Fig. 6 se observa un resumen de cada una de las etapas desarrolladas.

Figura 6. Descripción de cada una de las etapas de la metodología de acuerdo con el proyecto DETECTAA-AI.

En la Fig. 7, se tiene un lienzo de trabajo proporcionado por https://www.analogolab.co/, para poner en marcha los principios de la metodología Desing Thinking. En este enlace Web, se observa el diseño completo del proyecto.

Figura 7. Idea general del proyecto, Mapeo de actores vinculados con el proyecto, definir los clientes o interesados en el proyecto, futuros beneficiarios, Declaración de la idea, Factores positivos, oportunidades, problemas y soluciones.


Resultados

Arquitectura

La arquitectura del proyecto está dividida en una aplicación de Frontend y una aplicación de Backend (ver Fig. 8). El Frontend, desarrollado con Flask (Framework de Python), contiene todas las interfaces con las cuales el usuario final interactúa. Esta, a su vez, se conecta mediante un endpoint al Backend. En el Backend se encuentra una API, desarrollada con Flask, que contiene un modelo de Deep Learning entrenado con librerías de TensorFlow y un conjunto de imágenes obtenidas desde Kaggle. El Frontend también interactúa con un modelo entrenado en Teachable Machine (una plataforma de Google para entrenar modelos de machine learning de forma rápida y fácil).

Figura 8. Arquitectura propuesta para DETECTAA-AI.


Enlaces Web a las API y a la aplicación de DETECTAA-AI:


Flujo de trabajo de DETECTAA-AI

Los resultados obtenidos para el primer caso (niño con TEA) son bastante favorables, ya que tanto los modelos como el cuestionario dan un porcentaje alto de detección de TEA en la persona evaluada, tal como se muestra en la Fig. 9.

Figura 9. Flujo de trabajo, caso 1.

Los resultados del segundo caso (niña sin TEA), presentan porcentajes aceptables en el diagnóstico de TEA. Tal como muestra la Fig. 10, los resultados obtenidos fueron: Teachable Machine: 100%, TensorFlow: 85.28% y M-Chat: Riesgo Bajo.

Figura 10. Flujo de trabajo, caso 2.

En el tercer caso (niño sin TEA) los resultados obtenidos de los modelos y M-chat reflejan resultados diferentes, ya que los modelos de machine learning devuelven diagnósticos acertados en cuanto a la prueba realizada, sin embargo, el M-chat retorna un Riesgo alto de tener un diagnóstico de TEA, como se muestra en la Fig. 11.

Figura 11. Flujo de trabajo, caso 3.


Conclusiones

Con el desarrollo del proyecto DETECTAA-AI se llegó a las siguientes conclusiones:

  • Es posible detectar indicios de TEA en las personas mediante el uso de modelos de inteligencia artificial.
  • Para que un modelo tenga una tasa de confiabilidad más alta, es necesario una mayor cantidad de imágenes de entrenamiento y mejor procesamiento de esa información.
  • Los algoritmos de inteligencia artificial sirven como un apoyo a los profesionales de la salud, más no como un reemplazo.
  • Es necesario un vínculo entre la academia, estado, empresas, gremios, sociedades, para que estas iniciativas se puedan poner en marcha de acuerdo al contexto Ecuatoriano.
  • Combinar la investigación científica a procesos profesionales, permite construir prototipos escalables en el tiempo.
  • El prototipo DETECTAA-AI, debe usarse con fines académicos y de investigación, como ejemplo de prueba de concepto, y no para ofrecerla como herramienta de diagnóstico final, ya que se necesita un equipo de profesionales que aporten en la detección del TEA.


Líneas futuras

  • Implementar la herramienta de tamizaje con NLP, de tipo de preguntas y respuestas, utilizando el cuestionario propuesto por la Dra. Catalina López en el contexto Ecuatoriano, considerando la privacidad, protección de datos, entre otros.
  • Obtener una base de datos propia de imágenes en el contexto de Ecuador, para realizar pruebas al prototipo DETECTAA-AI.
  • Es recomendable aumentar una tercera herramienta de detección de TEA por NLP, el cual permita detectar presencia de tea mediante el análisis de patrones en la voz de la persona que se requiera diagnosticar.
  • Concientizar a la población que la tecnología puede ser un apoyo muy importante en el contexto de la Salud.


Recursos del proyecto DETECTAA-AI


Referencias

[1] https://www.uasb.edu.ec/reconocimiento-a-la-directora-del-area-de-salud-catalina-lopez-id1550289/

Presentación del proyecto: DemoDay


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Public domain.


WRITTEN BY

Luis Chamba-Eras

Profesor e investigador de la Universidad Nacional de Loja. Investigación en Inteligencia Artificial en Educación.

Saturdays.AI

Saturdays.AI

Saturdays.AI is an impact-focused organization on a mission to empower diverse individuals to learn Artificial Intelligence in a collaborative and project-based way, beyond the conventional path of traditional education.

Diagnósticos de X-Rays con Neumonía en Niños entre 0 a 5 años con Machine Learning

by with No Comment 2021La Paz

La Paz. Machine Learning. 2021

(La Paz 2021) Alrededor de todo el mundo, existe un problema bastante común en la mayoría de los hospitales y es que al existir diariamente, una cantidad bastante grande de personas que buscan atención médica, el sistema de atención tiende a colapsar y una gran cantidad de personas no llegan a recibir atención médica que puede llegar a ser urgente. Tenemos que tener en cuenta que la variedad de pacientes y la variedad de casos a tratar dentro de un hospital es enorme. Sin embargo, una de las enfermedades más importantes que hay que tratar de forma rápida tras su diagnóstico es la neumonía en niños de 0 a 5 años de edad. En el presente, el Machine Learning nos permite hacer un diagnóstico de neumonía automático y rápido.

La neumonía infantil es la enfermedad infecciosa que más muertes de niños ocasiona día a día en todo el mundo. En promedio, más de 800 000 niños menores de 5 años mueren de neumonía cada año, es decir que cada 39 segundos muere un niño a causa de la neumonía. Lo más impactante en esta situación es que según el artículo realizado por la UNICEF el 20 de enero de 2020, casi todas esas muertes son prevenibles. El número abismal de muertes infantiles a causa de la neumonía es debido a que esta enfermedad se puede transmitir a la hora de respirar partículas suspendidas en el aire.


Problemática:

Teniendo en cuenta la cantidad enorme de casos de neumonía en niños menores de 5 años, ¿cómo podemos implementar una Inteligencia Artificial para que el diagnóstico de la neumonía infantil sea más eficiente?


Objetivo:

El objetivo principal de este proyecto es desarrollar una Inteligencia Artificial capaz de analizar radiografías de infantes que tengan 3 años de edad o menos. De esta forma, todo infante que tenga radiografías de sus pulmones podrá ser diagnosticado en cuestión de segundos y podrá ser llevado a un área de atención en lugar de tener que pasar primero por un doctor general que deba hacer el diagnóstico si el infante tiene o no neumonía.


Datasets:

Se utilizó el dataset “Chest X-Ray Images (Pneumonia)” encontrado en la plataforma de Kaggle. Este dataset contiene 5 863 imágenes divididas en 2 categorías: train (89.4% del dataset total), test (10.6% del dataset total). Estas dos categorías serán utilizadas respectivamente para entrenar y testear nuestro modelo. Así mismo, es importante mencionar que cada categoría del dataset está dividida en dos partes, la primera está compuesta de radiografías de infantes sin pneumonia, esta división está denominada como: “NORMAL”

La segunda parte está denominada como: “PNEUMONIA” y es donde se encuentran las radiografías de los infantes que tienen neumonía:


Proceso de identificación de la neumonía:

Para poder realizar una buena identificación de neumonía hemos decidido utilizar el filtro un filtro de escala de grises que se encuentra en la librería de cv2. Este filtro nos permite resaltar las diferentes áreas importantes del cuerpo humano. De esta forma el análisis es más certero y el accuracy del modelo más alto. Así mismo es importante tener en cuenta que si no pasaramos las imágenes por un filtro sería peligroso ya que el modelo se basaría únicamente en la imágen original y no existiría ninguna opción para eliminar el ruido de la imágen.

En la imágen previa se puede apreciar como los pulmones se ven más resaltados aplicando el filtro ya mencionado.

Subsecuentemente se realizó una normalización a todos los píxeles de cada imagen para que todo valor vaya de 0 a 1.

Así mismo, hemos utilizado la librería de Keras para incluir DataAugmentation dentro de nuestro DataSet. Esta añadidura le permite a nuestro modelo aumentar levemente el accuracy ya obtenido con el filtro de la escala de grises ya que realiza rotaciones, zoom y mueve la imagen de forma horizontal y vertical.

Una vez añadido el filtro se analiza cada imágen y se busca una opacidad homogénea presente al nivel de los pulmones, este es el principal efecto de la neumonía.


Modelos:

El modelo que hemos implementado es el CNN (Convolutional Neural Network). En resumen es un tipo de Red neuronal artificial con un aprendizaje supervisado el cual puede identificar distintas características de entrada, por así decirlo, que en algunos casos no se puede intuir.

Las convoluciones consisten en tomar toda la imagen en pixeles y aplicar cada cierto número de píxeles un kernel (una matriz pequeña) el cual altera la imagen original dependiendo el kernel que estamos aplicando.


Resultados

  • Training & Validation Accuracy + Testing Accuracy & Loss
  • Matriz de confusión

Se intentó una implementación de la métrica de la matriz de confusion pero por un problema de versiones no se pudo obtener los datos buscados

  • Accuracy:
  • User tests:

Teniendo en cuenta que si la predicción se acerca a 1 significa que la imagen es la de pulmones sanos y si se acerca a 0 significa que la imagen corresponde a pulmones con síntomas de neumonía, las predicciones realizadas por nuestro modelo son correctas.


Conclusiones y Recomendaciones

En conclusión se pudo ver que:

  • Se recomienda utilizar los filtros grises para mejorar la calidad de las imágenes
  • Para que no sobrecargue la máquina virtual, si es que se la programa en colab, es necesario cambiar el tamaño de la imagen para que pueda leer todas las imágenes del dataset.
  • En el Data Augmentation implementado se recomienda que se aplique para mejorar el accuracy.
  • Se recomienda implementar la normalización para que la predicción sea más precisa.


Referencias:

https://www.kaggle.com/paultimothymooney/chest-xray-pneumonia

http://acodigo.blogspot.com/2013/05/procesamiento-de-imagenes-en-opencv.htmlHow to Configure Image Data Augmentation in Keras – Machine Learning MasteryImage data augmentation is a technique that can be used to artificially expand the size of a training dataset by…machinelearningmastery.com

SyDoJa

Neumonía

“Diagnósticos de X-Rays con Neumonía en Niños entre 0 a 5 años con Machine Learning”

INTEGRANTES:

Dylan Chambi Frontanilla

Joseph Anthony Meneses Salguero

Samuel Matias Escobar Bejarano

CURSO:

Machine Learning

LA PAZ 10/09 — BOLIVIA-2021


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MOODY.AI

by with No Comment 2021Guadalajara

Guadalajara. Tercera Edición. 2021

Nuesta experiencia Saturday.AI

Logo del equipo

Integrantes:

Introducción

Problemática

Dataset

Modelo

moodyNet: red convolucional tipo VGG-16

Resultados

Función de perdida y de precisión a través de las épocas

Conclusiones

Proyección a futuro

Presentación del proyecto: DemoDay

Repositorio

En el siguiente repositorio se encuentra el código usado para desarrollar esta aplicación: https://github.com/SaturdaysAI/Projects/tree/master/Guadalajara/March2021/EmotionsDetector-main

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WRITTEN BY

I. C.H. Smith.

WRITTEN BY
SophieB
WRITTEN BY
SophieB

Herramienta para el control del TIE (Trastorno de Inestabilidad Emocional)

by with No Comment 2021La Paz

La Paz. Deep Learning. 2021

INTRODUCCIÓN

Uno de los problemas que la mayoría de los jóvenes padece hoy en día son los distintos trastornos mentales que existen, dentro de estos se encuentra el Trastorno de Inestabilidad Emocional (TIE), el cual afecta de manera contundente la vida de las personas que lo padecen.

El TIE se define como un conjunto de síntomas que aparecen en la etapa de la adolescencia, produciendo desequilibrios de las emociones y los sentimientos en estos. Es muy común que el adolescente padezca inestabilidad emocional debido a las dificultades que lo rodean, cuando en realidad es exactamente lo opuesto, este pasa de un estado de indiferencia a uno de afectación emocional sin motivo aparente, perdiendo así control sobre el mismo.

Este problema llega a afectar hasta a un 6% de los adolescentes, una cifra que aumenta si existen agravantes de la situación familiar como, por ejemplo, problemas económicos.

Actualmente se ha demostrado que la terapia icónica da buenos resultados en este trastorno. Este método se basa en utilizar imágenes (o ciertos iconos para cada área tratada). El paciente lo asocia al área que se está trabajando durante la sesión. Se le ayuda a evocar mediante las imágenes un razonamiento concreto y así se pueden anticipar al impulso emocional, por lo que se propuso el uso de Deep Learning como herramienta para esta terapia y para el seguimiento de la persona que padece de este trastorno.

DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA

Debido a que la mayor característica del TIE es el cambio repentino de emociones existen diferentes terapias para tratar este trastorno, pero una de la más recomendadas es la terapia icónica que fue explicada anteriormente.

Al momento de realizar la terapia icónica, el doctor debe estar atento a los diferentes cambios de emoción que presente el paciente, pero en el transcurso en el que va mostrando las imágenes o registrando las emociones que presenta el paciente, no detecta en tiempo real, qué tan rápido fue el cambio de emoción que presentó el paciente.Debido a este problema, el especialista en este trastorno puede perder valiosa información para la terapia y la recuperación de este paciente.

OBJETIVO

Realizar un código el cual será usado como herramienta para controlar y evaluar más a fondo el progreso del paciente, más específicamente para la terapia icónica, usando una cámara que monitoree al paciente, guardando en tiempo real en un archivo, las diferentes emociones que presentó al mostrarle las imágenes y/o iconos, de tal manera que ayude a los psicólogos y/o psiquiatras a la evaluación de su trastorno.

DATASET

Se utilizó un dataset existente y de acceso libre, el cual se encontraba en la página web llamada kaggle, el cual fue creado por Jonathan Oheix. En este archivo se clasifican expresiones faciales de 35900 imágenes. Cada imagen tiene un tamaño de 48×48 píxeles en escala de grises y tiene el formato en el que solo se ve su rostro con la expresión facial correspondiente. Este dataset cuenta con dos carpetas (train y validation) las cuales tienen 7 sentimientos: enojo, disgusto, miedo, feliz,neutral,triste y sorprendido

SELECCIÓN DEL/LOS MODELOS

Debido a que existen diversos modelos en el campo del Deep Learning, se optó por el modelo de ResNet50, esto debido a que luego de un análisis de modelos en el que se tomó en cuenta el tiempo que llevaba entrenarlos, su optimización, entre otros aspectos, fue el que tuvo mejores resultados entre todas las variantes que se tomaron en cuenta.

El ResNet50 se utilizó debido a que es una red neuronal convolucional que posee 50 capas de profundidad. Esta puede cargar una versión previamente entrenada de la red, en el caso de este proyecto se utilizó la database mencionada anteriormente.

Otros de los modelos implementados en el proyecto fueron:

Keras: Se uso esta biblioteca de código abierto escrita en Python, ya que se basa principalmente en facilitar un proceso de experimentación rápida, además como es una interfaz de uso intuitivo , nos permitio acceder a frameworks de aprendizaje automático, en este caso se hizo uso de TensorFlow.

Además para completar todos los aspectos del proyecto se utilizó OpenCv y Numpy

EVALUACIÓN DE MODELOS

Se hizo pruebas con los siguientes modelos:

-AlexNet: Esta red es de las más populares, pero tiene pocas capas e igualmente se obtuvo una precisión suficiente.

-Face Recognizer: Se llegó a entrar un modelo con este método pero al momento de querer levantar el modelo para evaluarlo a tiempo real este consumía demasiados recursos de la computadora, por lo que no era apropiado si se quería usar en dispositivos más simples.

-EfficientNet: Esta red se trató de entrenar con tres épocas pero no se logró debido al largo periodo de entrenamiento que requería.

-ResNet2: Esta red presentó dificultades al comienzo de su entrenamiento, siendo el caso que no pasó de la etapa número uno, habiendo transcurrido 3 horas.

-ResNet50: Esta red fue la que usamos en el proyecto ya que pudimos entrenar 100 épocas utilizando la GPU de colaboratory y el tiempo utilizado fue de 1hora 45 minutos.

ANÁLISIS DE RESULTADOS

En la gráfica que se muestra corresponde al accuracy que se logró luego de haberlo entrenado con 100 etapas, debido a esto y a la ResNet, se puedo lograr estos resultados

A diferencia de la anterior gráfica, esta corresponde al loss del modelo

CONCLUSIÓN Y RECOMENDACIONES

Se recomienda verificar el dataset correctamente antes de ingresar a la red, ya que muchos de ellos vienen con imágenes que no corresponden. Igualmente en la medida de posible se recomienda entrenar con una GPU física, si no es el caso se recomienda utilizar la GPU de colaboratory. Si es el caso utilizar un dataset con más imágenes, ya que esto elevará la precisión del entrenamiento.

Con el modelo escogido gracias a la evaluación de modelos se pudo elegir el más eficiente para realizar el código, además de lograr el objetivo de detectar emociones para que sirvan de herramienta a psiquiatras y psicólogos que tratan con pacientes con TIE.

Presentación del proyecto: DemoDay

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WRITTEN BY

Alejandra Rodrigo

Detección de Discurso de Odio

Detección de Discurso de Odio en Redes Sociales mediante Transformers y Natural Language Processing

by with No Comment 2021La Paz
Detección de Discurso de Odio

La Paz. Deep Learning. 2021

De acuerdo con las Naciones Unidas, el discurso de odio se define como “Todas las formas de expresión que comparten, alienten, justifiquen o promueven la humillación, el menosprecio, la estigmatización o amenaza contra una persona o grupo como las mujeres y las niñas”.

Actualmente, estamos experimentando una oleada de discurso de odio en varios ámbitos y hacia diferentes minorías. Por ejemplo, después de la final de la Eurocopa 2020 se desató una ola de ataques racistas en redes sociales contra jugadores de la sección inglesa después de haber fallado penales. En particular, se destaca el uso de Internet para la propagación de este tipo de agresiones gracias a que éste proporciona anonimidad, distanciamiento, ausencia de normativa de los contenidos, entre otros.

Las redes sociales y otras plataformas en Internet cuentan con algunos mecanismos automáticos para detectar discursos de odio. Estas herramientas han adquirido mayor relevancia ante diversos sucesos que han disparado la proliferación de contenido con discurso de odio. La siguiente gráfica muestra cómo el discurso de odio aumentó durante el año de pandemia, según los mensajes de odio eliminados por Facebook:

Figura 1:Número de publicaciones con discurso de odio eliminadas en Twitter. Fuente: https://es.statista.com/grafico/21710/publicaciones-de-discurso-del-odio-eliminadas-por-facebook/

Sin embargo, estas herramientas no se encuentran disponibles para cualquier ciudadano que quisiera analizar contenidos para determinar la existencia de discurso de odio. Es por esta razón que decidimos construir un método que sirviera como herramienta o base para la construcción de tecnologías que pudieran ayudar en la detección de este tipo de comentarios y así poder detener su propagación.

En este artículo, describimos cómo aplicamos métodos de Deep Learning y Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP, por sus siglas en inglés) para la detección de discurso de odio en comentarios de Twitter en idioma español. Este trabajo es una continuación del proyecto Violentómetro Online. En dicho proyecto tuvimos un primer acercamiento al problema de detección de discurso de odio contra mujeres mediante el uso de técnicas clásicas de Machine Learning.

En esta sección, describimos la metodología (Transformers y Data Augmentation), así como los datos que utilizamos durante la realización de este proyecto. También detallamos los parámetros del modelo y las técnicas de interpretación que empleamos para entender sus predicciones.

Conjunto de Datos

MEX-A3T: Fake News and Aggressiveness Analysis es un evento organizado por la comunidad de NLP en México para detectar noticias falsas y textos con discurso de odio. Los organizadores compartieron con el equipo el conjunto de datos de entrenamiento que consiste en Tweets en el idioma español. El conjunto tiene las siguientes características:

  • 7 mil 332 registros
  • 2 columnas:
  • Text: Texto del Tweet (no contiene handlers).
  • Category:
  • 1: Contiene odio en general (2110 registros)
  • 0: No contiene odio (5222 registros)
Figura 2: Distribución del conjunto de datos MEX-A3T

Data Augmentation

La distribución del conjunto de datos (Figura 2) muestra que se tienen menos registros de la categoría 1 (discurso de odio). Este problema afecta en particular a los modelos de Deep Learning por lo que fue necesario aplicar técnicas que nos permitieran generar nuevos ejemplos (sintéticos) para tener una cantidad de registros cercana a la de la categoría 2.

Las operaciones de data augmentation que se aplicaron al 50% de mensajes de discurso de odio del dataset para obtener más ejemplos son las siguientes:

  • Synonym Replacement: Reemplazo de algunas palabras por su sinónimo.
  • Random Deletion: Borrado de algunas palabras de manera aleatoria con probabilidad p.
  • Random Swap: Intercambio de palabras de manera aleatoria.
  • Random Insertion: Inserción de un sinónimo en una posición aleatoria n.

Modelo

Para crear el modelo utilizamos la librería de Transformers de Hugging Face (Figura 4) que contiene modelos de Deep Learning pre entrenados para varios propósitos como clasificación de texto, extracción de información, traducción, entre otros. En particular utilizamos el modelo BETO, el cual es un modelo con la arquitectura BERT entrenado con un corpus en español, para obtener la representación vectorial del texto (embeddings). Además se utilizaron dos capas adicionales: multi-layer bi-directional GRU y otra lineal que obtiene las predicciones. Es posible utilizar otras arquitecturas en lugar de multi-layer bi-directional GRU, pero para este proyecto decidimos utilizar ésta ya que es más eficiente computacionalmente que LSTM.

Figura 3: Arquitectura de Transformers. Fuente: https://lilianweng.github.io/lil-log/2018/06/24/attention-attention.html#transformer

Nota: El código completo se puede consultar en el repositorio del proyecto violentometro-online.

Mejores Parámetros

Probamos diferentes variaciones de BETO para obtener los mejores parámetros de entrenamiento para el modelo final. Evaluamos cada modelo utilizando la métrica F1 ya que ésta es comúnmente utilizada en problemas de clasificación de textos además de tomar en cuenta las siguientes variaciones:

  • Model: Variación de BETO (cased y uncased).
  • Epochs: Número de iteraciones en el entrenamiento.
  • Preprocessed: Preprocesamiento del texto que incluye operaciones como remover emojis, dígitos, stopwords, entre otros.
  • Sample frac: Proporción de ejemplos sintéticos en el conjunto de datos.

La siguiente tabla muestra los modelos con los que obtuvimos los mejores resultados:

Tabla 1: Resultados de los mejores parámetros del modelo

Como podemos observar, el mejor modelo (BETO-Uncased) no requirió un preprocesamiento del texto además de que fue necesario generar una importante cantidad de datos sintéticos. Dicho modelo obtuvo el mejor valor (0.842) de la métrica F1. Queremos resaltar que dicho resultado es mucho mejor al que habíamos obtenido anteriormente utilizando el modelo de Random Forest..

Explicación de las Predicciones

Utilizamos la API Lime para obtener una explicación detallada de las predicciones del modelo. Lime es capaz de explicar cualquier modelo de clasificación que haga predicciones de una o más clases. Para poder utilizar Lime es necesario crear una función que regrese un arreglo de Numpy con las probabilidades de cada una de las clases. Lime muestra los pesos de cada una de las palabras del texto en la predicción. La Figura 4 contiene la explicación de la predicción de un texto:

Figura 4: Ejemplo de explicación de la predicción de un texto con discurso de odio

Se puede observar que en la predicción del modelo, se le dio más peso a la palabra que aparece primero en la lista además de la representación en texto del emoji.

Aplicación Web

Desarrollamos el prototipo de una aplicación web con el modelo que obtuvo los mejores resultados. Dicha aplicación web se puede consultar aquí. El prototipo fue desarrollado con el framework Streamlit y se utilizó GitHub Actions para desplegarlo (integración continua) en AWS. La siguiente imágen muestra el prototipo:

Figura 5: Aplicación Web Violentómetro Online

Los usuarios pueden introducir cualquier texto en la aplicación. Cuando los usuarios pulsan las teclas Ctrl+Enter, la aplicación (modelo) devuelve como resultado las siguientes categorías:

  • 1 = Contiene discurso de odio
  • 0 = No contiene discurso de odio

El objetivo de nuestro proyecto es desarrollar un método efectivo para detectar automáticamente la violencia verbal en idioma español que ocurre en discursos en línea. Con este proyecto pudimos crear un método que tiene una efectividad bastante razonable utilizando técnicas avanzadas como Deep Learning y data augmentation, además de estar construido con herramientas gratuitas y de código abierto. También se utilizó una API que nos permitió entender las predicciones del modelo.

Entre los siguientes pasos de nuestro proyecto podemos destacar lo siguiente:

  • Utilizar otras variantes del idioma español.
  • Recolectar más ejemplos de discurso de odio que se encuentren dirigidos a diferentes minorías (mujeres, religiones, opiniones, entre otros) para obtener un modelo más robusto.
  • Incorporar un mecanismo de feedback para los usuarios de la aplicación web.

Queremos agradecer a María José Díaz-Torres, Paulina Alejandra Morán-Méndez, Luis Villasenor-Pineda, Manuel Montes-y-Gómez, Juan Aguilera, Luis Meneses-Lerín, autores del Dataset MEX-A3T y del artículo Automatic Detection of Offensive Language in Social Media: Defining Linguistic Criteria to build a Mexican Spanish Dataset. También queremos agradecer al equipo que hizo posible Saturdays.AI La Paz por todo su trabajo y dedicación en la organización del programa.

Integrantes

SophieB

Presentación del proyecto: DemoDay

¡Más inteligencia artificial!

La misión de Saturdays.ai es hacer la inteligencia artificial más accesible (#ai4all) a la vez que se realizan proyectos para el bien (#ai4good). Los talleres que realizamos forman parte del programa AI 4 Schools para que cualquier persona “aprenda haciendo” IA sin importar su especialidad o nivel de partida.

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