Sang Won Bae, un profesor del Instituto Tecnológico de Stevens, está desarrollando aplicaciones para teléfonos inteligentes basadas en inteligencia artificial que podrían detectar signos tempranos de depresión de manera no invasiva. Estas aplicaciones analizan los movimientos oculares y las expresiones faciales para identificar posibles indicadores de cambios emocionales. Dos de sus herramientas principales son PupilSense y FacePsy.

PupilSense toma capturas de las pupilas de los usuarios mientras interactúan con sus teléfonos, midiendo las respuestas pupilares, que estudios anteriores han relacionado con episodios depresivos. Durante pruebas iniciales, PupilSense demostró un 76% de precisión al detectar posibles síntomas de depresión. Por otro lado, FacePsy analiza las expresiones faciales y los movimientos de la cabeza, detectando señales no verbales que pueden estar relacionadas con la depresión. Estas aplicaciones están diseñadas para funcionar en segundo plano, lo que permite una detección constante sin ser invasivo o comprometer la privacidad del usuario, ya que las imágenes se eliminan inmediatamente después del análisis.

Este enfoque innovador podría ser revolucionario para el monitoreo de la salud mental, ofreciendo una herramienta sencilla y accesible para detectar señales de depresión, lo que permitiría intervenciones tempranas sin la necesidad de dispositivos adicionales. La investigación de Bae se encuentra en una fase inicial, pero ha mostrado resultados prometedores, con el potencial de transformar el diagnóstico y monitoreo de la salud mental en el futuro​