Imagem meramente ilustrativa / Reprodução do Notícias ao Minuto.
A ferramenta, criada na UFSCar em parceria com a Federal do Triângulo Mineiro (UFTM) e a Universidade George Mason (EUA), tenta "ler" palavras e expressões indicadoras de possível perfil depressivo. O robô é esperto, mas, ao decifrar a escrita, escapam-lhe entonação e ironia, por exemplo.
"Não é porque tem poder de processamento que a inteligência artificial é melhor do que a gente", diz Helena Caseli, professora de Computação da UFSCar.
Para ter análise mais robusta, serão coletados sinais fisiológicos (batimentos cardíacos e padrões de sono) por meio de relógios inteligentes.
Os resultados podem servir para um "mapa epidemiológico"
- e estratégias institucionais de bem-estar dos alunos -, além de análises
individualizadas. Um dos trunfos é comparar dados de um paciente hoje com
informações anteriores dele e ver eventuais mudanças.
EMOÇÕES
Para Felipe Giuntini, pesquisador do Sidia, centro de
inovação em soluções digitais, é possível ver, no processamento de dados das
redes, um padrão de emoções. Em seu doutorado na Universidade de São Paulo
(USP), ele coletou publicações no Reddit, rede social popular nos Estados
Unidos, por dez anos.
Foram selecionadas postagens - incluindo emojis - de um
grupo de apoio a pessoas com depressão. A análise mapeou palavras como
"tristeza", "vergonha" e "entusiasmado" para ver
padrões e aprender com a própria rede. Para Giuntini, o algoritmo ajuda a
entender alterações de humor dos pacientes.
Em outra frente, a ideia é levar ao consultório quem
ainda está longe. "A pessoa vai ao cardiologista e descobre no check-up
uma arritmia. Isso não acontece em saúde mental", diz Alexandre Loch, do
Instituto de Psiquiatria da USP. A demora média desde os primeiros sinais até o
diagnóstico do Transtorno Obsessivo Compulsivo (TOC), por exemplo, é de 11
anos.
Loch testa um software para avaliar imagens do rosto e a fala de voluntários, de 18 a 35 anos, em entrevistas presenciais. Análises computacionais rastreiam pausas no discurso, movimentos de olhos, gesticulação e falta de conexão na fala - aspectos que seriam notados pelo psiquiatra na consulta.
Mas quem sai da fábrica entende de divã? Um estudo com inteligência artificial para detectar câncer de pele da Universidade de Stanford (EUA) mostra que o algoritmo discernia lesões como um dermatologista.
Já na Psiquiatria cada um expõe raiva ou tristeza de um jeito. "Como é mais subjetivo e simbólico, é difícil a máquina aprender", afirma Loch.
FONTE: NOTÍCIAS AO MINUTO.
