Inteligência artificial pode agora identificar pessoas com tendências suicidas
Por Redação
U m grupo de pesquisadores norte-americanos programou um algoritmo de Machine Learning para identificar pessoas com tendências suicidas, a partir de varreduras cerebrais. O sistema apresentou uma precisão altíssima, detectando 15 de 17 participantes com comportamentos suicidas.
O suicídio no mundo
Dados da Organização Mundial da Saúde (OMS) revelam que em torno de 800 mil pessoas morrem de suicídio todos os anos, representando 1,4% dos óbitos totais. A cada 40 segundos, uma pessoa se suicida no mundo. Nos Estados Unidos, o suicídio é a segunda maior causa de morte entre os jovens de 15 a 34 anos.
Alguns psiquiatras acreditam que a maioria dos suicídios está conectada a algum transtorno mental, que pode ser percebido através de comentários, alterações de humor ou estado de tristeza permanente. Mas estes profissionais normalmente têm ferramentas limitadas para identificar tendências suicidas.
Preocupados com o problema, pesquisadores oriundos da Harvard University, Carnegie Mellon University, Florida International University, University of Pittsburgh e Columbia University decidiram combinar inteligência artificial com ressonância magnética funcional (fMRI) para detectar pessoas em risco.
Identificando tendências suicidas
Os pesquisadores programaram um algoritmo (classificador) de Machine Learning para distinguir pacientes com pensamentos suicidas de pacientes que jamais tinham cogitado se matar. O estudo analisou um total de 34 adultos, que foram divididos uniformemente em dois grupos.
Os pacientes foram submetidos a exames de ressonância magnética funcional (fMRI), durante os quais foram apresentadas três listas de 10 palavras. As expressões foram relacionadas ao suicídio (“morte” e “fatal”), efeitos positivos (“gentileza” e “inocência”) e efeitos negativos (“tédio” e “maldade”).
Foram constatadas reações diferentes dos pacientes às palavras apresentadas. Quando os participantes com tendências suicidas (primeiro grupo) enxergaram a palavra “morte”, por exemplo, a região do cérebro responsável pelo sentimento de vergonha iluminou mais do que no grupo de controle.
Já a expressão “problema” provocou também nos pacientes com pensamentos suicidas mais atividade na região responsável pelo sentimento de tristeza. Os pesquisadores usaram ainda assinaturas neurais previamente mapeadas para demonstrar padrões cerebrais de emoções como a raiva.
O índice de precisão do estudo foi de 91% (noventa e um por cento). O algoritmo de Machine Learning programado pelos pesquisadores foi capaz de identificar 15 dos 17 pacientes com tendências suicidas (primeiro grupo) e 16 dos 17 pacientes sem pensamentos suicidas (segundo grupo, o de controle).
Prevenindo o suicídio com a inteligência artificial
Um grande número de profissionais está trabalhando hoje em plataformas de prevenção de suicídios alimentadas por inteligência artificial. Como a prevenção é o melhor remédio, especialmente quando se trata de saúde mental, a solução é construir modelos que permitam intervenções o mais cedo possível.
E, neste ponto, o Machine Learning — ramo da inteligência artificial que permite às máquinas aprender com dados e imitar tarefas desempenhadas pelos humanos — tem potencial para ser um aliado dos psiquiatras e profissionais da saúde, contribuindo para construir um futuro com menores índices de suicídio.
Para saber mais sobre o estudo, publicado recentemente na Nature Human Behavior, clique AQUI.
Fonte: Futuro Exponencial
