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Como a Inteligência Artificial pode ajudar a diagnosticar uma depressão

Sociedade

Asia Marosa / EyeEm/ Getty Images

Um grupo de investigadores criou um algoritmo que deteta sinais de depressão nas publicações dos utilizadores das redes sociais como o Facebook. Um avanço na área da saúde mental

Clara Soares

Clara Soares

Jornalista

A Inteligência Artificial está a revelar-se promissora na promoção da saúde mental. Investigadores da World Well-Being Project (WWBP) puseram mãos à obra e usaram um algoritmo para testar se era possível identificar, a partir das publicações em redes sociais, pistas linguísticas que funcionassem como marcadores da depressão, após obterem permissão de meio milhão de utilizadores do Facebook.

Os resultados, divulgados no jornal Proceedings of the National Academy of Sciences, confirmaram que termos como “solidão”, “sentimentos”, “eu” e “me” ou “mim” eram mais frequentes em pessoas que sofriam de depressão, funcionando como preditores da doença, conseguindo "diagnosticá-la" com cerca de três meses de avanço em relação à obtenção de um diagnóstico formal.

Este é apenas uma entre várias iniciativas realizadas com o recurso ao ‘big data’ e a aplicações. Se é possível rastrear pistas de linguagem, o que dizer das expressões faciais, que já há algumas décadas vêm sendo estudadas com uso da tecnologia, no seguimento de estudos como os das microexpressões, do psicólogo americano Paul Ekman e colaboradores? Este tipo de análises tem grandes potenciais e riscos ainda maiores. Poderão as máquinas conhecer-nos assim tão bem?

Tecnologia com toque humano

O novo normal, em matéria de prescrições médicas, passará, seguramente, e em alguns casos já passa, por soluções interativas com programas que envolvem Inteligência Artificial, com várias empresas a investir na investigação com a finalidade de verem aprovadas as suas inovações em e-health pelas autoridades de Saúde.

Atualmente já existem plataformas como a Better Help, no Reino Unido, ou a Talkspace, nos Estados Unidos, orientadas para o cidadão comum e potencial cliente (ou paciente). Ambas oferecem programas de aconselhamento e terapias digitais com “pacotes” semelhantes aos dos serviços de streaming, ou seja, é possível optar por um de vários “programas” à escolha, em função do problema, da carteira e do grau de ajuda. Não é bem uma receita, antes um acompanhamento de bolso onde cabem possibilidades como trocar mensagens, emails, o acesso a uma ou mais consultas por videochamada na prestação mensal e, até, o registo presencial em gabinete de consulta (opção mais dispendiosa, como seria de esperar).

Estas soluções funcionam bem para reduzir o estigma e levar mais pessoas a experimentar a ajuda profissional, mas não deixam de referir, no capítulo das advertências ao consumidor, que em situações de emergência e casos clínicos diagnosticados a opção passa por ligar para linha de emergência ou consultar o médico ou terapeuta.

Saúde e bem-estar numa plataforma

A ideia de integrar serviços de software com soluções com IA nas políticas empresariais e, mais concretamente, no âmbito da medicina no trabalho e programas de bem-estar, é a grande mudança de paradigma. Há plataformas de e-Health para todos os gostos e contextos. A Quartet, que identifica possíveis perturbações e disponibiliza programas de mudança de comportamentos ou põe em contacto (referenciação) pacientes com prestadores de cuidados de saúde mental; a Headspace, conhecida app de meditação guiada e atenção plena que tem vindo a apostar na investigação com o fito de ver este “produto de saúde” ser aprovado pela FDA, a autoridade americana reguladora para a saúde.

As apps de conversação com serviços de aconselhamento aos colaboradores nas empresas são outra área que está a merecer a atenção dos programadores e no setor da saúde.

E podemos confiar nela?

A IA analisa dados e faz a monitorização de comportamentos, procurando detetar mudanças. Estes sistemas aprendem, à semelhança das assistentes pessoais dos telemóveis, que vão ganhando cada vez mais conhecimento das preferências dos seus utilizadores. Nesse sentido, é de admitir que esta nova forma de nos relacionarmos com a nossa saúde e bem-estar e os profissionais e serviços ainda está a dar os primeiros passos. São precisos milhares e milhões de dados - mensagens, reações comportamentais, etc. - que são depois submetidos a avaliações clínicas até se poder dizer que são confiáveis e fidedignos.

Pode levar algum tempo, ainda que o conceito seja distinto dos humanos ou de um sistema de IA. Assim que o machine learning atingir, digamos, a fase de jovem adulto - ou da maturidade, tendo em conta a meta para a qual foi concebido - estará no timing certo para facilitar a vida aos profissionais na indústria da saúde e bem-estar.

Tendo em conta que as questões de saúde mental, com o stresse e a depressão na linha da frente, tendem a aumentar, faz sentido ter uma ajuda / presença virtual no registo 24 horas por dia/sete dias por semana, com base em dados humanos devidamente testados e treinados para esse efeito. E se nem toda a gente gosta de interagir com robôs, há quem veja nessa abordagem um auxílio precioso e confortável, pelo menos no início. Mas é preciso ter em conta um dado crucial que Chris Messina, um antigo executivo de Silicon Valley fez questão de salientar quando esteve em Portugal: as competências de inteligência emocional de quem programa e de quem implementa estas inovações.

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