Saúde MentalAplicativo com IA verifica saúde mental por meio de padrões de voz

Aplicativo com IA verifica saúde mental por meio de padrões de voz

Aplicativo desenvolvido por universidades da Califórnia acertaram em 78% os diagnósticos clínicos de saúde mental

O uso de Inteligência Artificial (IA) associado à tecnologia de reconhecimento de voz pode ser útil para identificar mudanças na saúde mental da população. Essa é a premissa principal de um novo estudo realizado por pesquisadores da Universidade da Califórnia e da Universidade do Sul da Califórnia, nos Estados Unidos.

Para facilitar a comunicação com os pacientes, os cientistas criaram um aplicativo de resposta interativa por voz (URA) chamado MyCoachConnect. O programa era acessado por meio de uma ligação telefônica gratuita, usando identificação e senha pessoais.

Na fase piloto do projeto, 47 pacientes foram acompanhados por 14 meses. Todos estavam sendo tratados por médicos especialistas em doenças mentais graves. Os pacientes deveriam ligar o aplicativo duas vezes por semana para fornecer autoavaliações e amostras abertas de resposta por meio de voz. Com base em suas preferências, foram eles que decidiram o horário e o dia da semana em que deveriam ligar.

A partir de uma voz gerada por um computador eram feitas perguntas aos pacientes, com o tempo limite de três minutos para responder, por exemplo:

1) “Como você está nos últimos dias?”;
2) “O que tem sido preocupante ou desafiador nos últimos dias?”;
3) “O que tem sido particularmente bom ou positivo?”.

Foram coletadas 1.101 amostras vocais. No final, o programa de IA verificou as amostras para identificar e analisar palavras-chave, bem como padrões vocais de cada pessoa. Com isso, foram selecionadas as palavras de cada participante e verificado como elas mudavam a cada vez que ligavam. Os pesquisadores concluíram que a IA foi mais eficiente em monitorar as mudanças no estado mental dos participantes como se fossem seus próprios médicos.

Dificuldades da medicina experimental

Encontrar critérios objetivos para diagnosticar os sintomas e o grau das doenças mentais é uma das barreiras para o avanço dos estudos nessa área, avaliam os pesquisadores. Os experimentos atuais também requerem treinamento especializado dos aplicadores e um processo rígido científico. As pesquisas dependem de estudos realizados em larga escala, com perguntas que são específicas sobre sintomas e status funcional. As respostas obtidas ainda precisam ser confirmadas por recall para confirmação dos dados.

Os resultados são validados em nível populacional, tornando difícil o diagnóstico precoce de distúrbios agudos e a prevenção em nível individual. Os cientistas da Califórnia esperam que a IA possa aumentar a capacidade de análise de trajetórias individuais para apoiar um tratamento clínico mais proativo, além de melhorar o entendimento dos processos biológicos que provocam os padrões temporais.

A influência da saúde mental nas palavras

A linguagem fornece informações contextuais ligadas às experiências de vida dos pacientes e aos estados neuropsiquiátricos. Por exemplo, após a interrupção do sono, foram observados o aumento do uso de palavras em estados delirantes e a redução da fluência de palavras.

Na saúde mental, o uso de palavras específicas, incluindo emoções negativas ou positivas, foi associado a estados depressivos e à exposição a eventos traumáticos. Dessa maneira, aspectos acústicos e paralinguísticos da voz são, portanto, associados aos sintomas depressivos em resposta ao tratamento. Eles foram usados também para classificar os estados maníacos, depressivos, bipolares, afetivos e suicidas de indivíduos.

Resultados da pesquisa

O algoritmo foi treinado de acordo com cada pessoa, sendo que a IA foi capaz de prever com precisão 78% estados clínicos reais. O resultado é semelhante à confiabilidade de inter-examinadores dos instrumentos usados para medir o estado da saúde mental na prática.

Já o modelo populacional teve correlação estatisticamente significativa entre as classificações da avaliação global realizadas por profissionais, usando amostras de fala de chamadas anteriores. Baseando-se nisso, essas descobertas podem ajudar na criação de intervenções clínicas que prevejam as necessidades do paciente, com o objetivo de proporcionar um atendimento proativo.

Fontes: Medical News Today, Plos One, UCLA, SUMMIT Saúde

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Redação TVPsi
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