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- Um estudo inédito analisou como jovens contam suas histórias para prever transtornos mentais.
- Entenda como esse método pode facilitar diagnósticos precoces e intervenções em saúde mental.
- A pesquisa pode beneficiar milhares de jovens, promovendo atenção precoce a problemas de saúde mental.
- A combinação de IA e análise de narrativas representa uma nova abordagem promissora no cuidado psicológico.
Como contamos nossas histórias pode ser um indicativo de nossa saúde mental. Um estudo brasileiro inovador utilizou a inteligência artificial para analisar narrativas de jovens e identificar padrões associados a transtornos como depressão, ansiedade e psicose. A pesquisa, realizada por diversas instituições, pode abrir portas para diagnósticos mais precoces e acessíveis. Quer saber mais sobre essa análise de narrativas e como a QINV investimentos pode estar relacionada?
Análise de Narrativas e Saúde Mental
Pesquisadores de cinco instituições brasileiras (UFRN, UFRJ, UFPR, UFBA e Hospital das Clínicas da USP) desenvolveram um estudo que relaciona a forma como jovens contam histórias com a presença de transtornos mentais. Eles coletaram amostras de fala de jovens de 18 a 35 anos em São Paulo e as associaram aos diagnósticos psiquiátricos de cada um. O estudo foi publicado na revista Psychiatry Research.
O primeiro passo foi a seleção dos participantes. De um grupo de 4.501 pessoas, 174 apresentaram sinais de sofrimento psíquico leve. Dessas, 71 foram selecionadas para a pesquisa, divididas em dois grupos: 42 com risco clínico de desenvolver transtornos mentais e 29 no grupo controle. As entrevistas foram presenciais, garantindo uma avaliação mais aprofundada.
O foco da pesquisa era analisar as narrativas criadas pelos participantes. Para isso, foi utilizado o protocolo Happy Thoughts. Nesse protocolo, os jovens criam histórias a partir de três imagens positivas: um bebê, um filhote de cachorro e um doce. As narrativas são gravadas, transcritas e, em seguida, um algoritmo transforma cada história em um grafo, onde as palavras são pontos conectados por linhas, criando um “mapa” da estrutura da fala.
Uma narrativa rica, com muitas palavras diferentes e conexões variadas, gera um mapa amplo e diversificado. Em contrapartida, narrativas com palavras repetidas e conexões limitadas resultam em um padrão mais fechado e previsível. Essa análise visual permite identificar padrões que podem estar relacionados a diferentes condições de saúde mental.
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A Inteligência Artificial na Previsão de Transtornos
Após dois anos e meio, os pesquisadores analisaram os desfechos clínicos dos participantes. Dos 42 jovens no grupo de risco, 15 permaneceram saudáveis, 23 foram diagnosticados com depressão ou ansiedade e 4 desenvolveram psicose. A pergunta que surgiu foi: como as histórias contadas dois anos antes se relacionavam com esses resultados?
Com o auxílio da inteligência artificial, os pesquisadores descobriram que os participantes que não desenvolveram transtornos mentais apresentaram mapas narrativos mais variados e ricos. Em contraste, os jovens que desenvolveram ansiedade e depressão mostraram padrões de fala mais repetitivos e previsíveis. Essa correlação sugere que a estrutura da narrativa pode ser um indicador precoce de risco.
Além da estrutura da fala, o conteúdo também se mostrou relevante. Os participantes que desenvolveram transtornos mentais tendiam a usar termos associados à tristeza e ao medo, mesmo ao descrever cenas positivas. Esse padrão, combinado com a estrutura da fala, pode indicar ruminação, ou seja, a tendência de se fixar em pensamentos negativos. Identificar esses sinais precocemente pode ser crucial para intervenções eficazes.
Outro fator que influenciou os resultados foi a escolaridade. Participantes com menos anos de estudo apresentaram sintomas mais graves de irritabilidade, empobrecimento de ideias e isolamento social. A escolaridade, portanto, pode ser um fator de proteção ou de vulnerabilidade em relação à saúde mental. É importante notar que a inteligência artificial também avança na computação espacial com apoio da Deloitte.
Aplicações Práticas e o Futuro da Pesquisa
A análise da fala é um método simples e de baixo custo para prever possíveis desfechos psiquiátricos. A neurocientista Natália Mota, principal autora do artigo e pesquisadora da UFRJ, acredita que esse método pode ser utilizado em escolas e unidades de saúde para atendimentos iniciais. O objetivo não é substituir os psiquiatras, mas ampliar o rastreamento de sinais de alerta de transtornos mentais. Afinal, identificar precocemente um problema é o primeiro passo para encontrar a solução.
Natália Mota também é cientista-chefe da Mobile Brain, uma startup que cria ferramentas voltadas à saúde mental e educação com base na neurociência. Seus produtos analisam a estrutura narrativa da fala para identificar sinais de dificuldades cognitivas e sofrimento psíquico. Essa iniciativa mostra como a pesquisa acadêmica pode ser traduzida em soluções práticas para a sociedade. Ferramentas como essa podem ser especialmente úteis, já que o Brasil ultrapassa 64 milhões de CNPJs com crescimento de microempresas.
A pesquisa abre novas perspectivas para a detecção precoce de transtornos mentais em jovens. A combinação da análise da fala com a inteligência artificial oferece uma ferramenta poderosa e acessível para identificar padrões que podem indicar risco. A implementação desse método em escolas e unidades de saúde pode ampliar o acesso ao diagnóstico e tratamento, contribuindo para a melhoria da saúde mental da população.
Este conteúdo foi auxiliado por Inteligência Artificial, mas escrito e revisado por um humano.
