Saúde

USP usa inteligência artificial para apontar risco de transtornos mentais

No projeto piloto, o sistema teve 80% de acerto na identificação dos jovens com maior chance de desenvolverem esquizofrenia, ansiedade e depressão

Por Cilene Pereira 23 ago 2021, 15h24

A identificação de jovens que apresentem risco de manifestar graves transtornos mentais, como esquizofrenia, depressão e ansiedade é passo importante para a prevenção e tratamento dessas condições. No Brasil, médicos do Laboratório de Neurociências do IPq – Instituto de Psiquiatria do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo iniciaram um estudo inédito que usa algoritmos de inteligência artificial com essa finalidade.

A pesquisa une o conhecimento clínico à capacidade de o software trabalhar com as informações de maneira a fornecer uma resposta. “Em um ambiente preparado e equipado com câmeras – de celular mesmo -, estimulamos o paciente a falar sobre sua infância, relação com seus pais, relatos de sonhos, reações a imagens de crianças, animais e sobremesas saborosas, entre outras”, explica o psiquiatra Alexandre Loch, coordenador do estudo. “Todas as suas expressões fisionômicas, reações e manifestações são gravadas e processadas pelo software, possibilitando análises de linguagem verbal e não-verbal”, complementa.

Na pesquisa piloto que antecedeu o projeto agora em curso, foram usadas imagens de vídeos de 66 adultos jovens da cidade de São Paulo. A partir da análise do material, um algoritmo de inteligência artificial determinou com 80% de exatidão quais os indivíduos que estavam em risco de desenvolver um transtorno mental grave.

Para o novo trabalho, o IPq está selecionando homens e mulheres de 18 a 35 anos, sem sintomas psiquiátricos, que tenham apresentado experiências incomuns em algum momento da vida (como ouvir barulhos e/ou vozes fora de contextos, ter a impressão de ver vultos etc.). Mais informações e também quem desejar participar deve enviar um e-mail ao seguinte endereço eletrônico: alexandre.loch@hc.fm.usp.br