Pesquisadores Usam IA Treinada Com Dados do Facebook Para Detectar Sinais de Doenças Mentais

Um grupo de pesquisadores publicou recentemente um estudo na Nature, detalhando suas tentativas de usar dados do Facebook para identificar possíveis doenças psiquiátricas. Conforme relatado pela Wired, os pesquisadores conseguiram construir um modelo de IA que pode prever com sucesso um diagnóstico de doença mental com base em mensagens enviadas até 18 meses antes de o diagnóstico ser oficial.

Para criar o modelo preditivo, a equipe de pesquisa coletou dados de 223 voluntários. Os voluntários concordaram em dar aos pesquisadores acesso às mensagens que haviam enviado e às imagens que haviam postado. Os pesquisadores treinaram um modelo Random Forest em recursos extraídos das mensagens e imagens coletadas. O objetivo do modelo era determinar se um participante tinha um diagnóstico de saúde mental, agrupando instâncias em diagnósticos de distúrbios de humor, diagnósticos de espectro de esquizofrenia ou sem diagnóstico de saúde mental.

Quando os pesquisadores analisaram os resultados, descobriram que vários recursos diferentes estavam correlacionados com distúrbios de saúde mental. Quando se tratava de imagens, cores azuis estavam associadas a um diagnóstico de distúrbios de humor. O uso frequente de palavras de baixo calão era geralmente indicativo de doença mental, enquanto palavras como ouvir, sentir e ver (palavras de percepção) estavam associadas a um diagnóstico de esquizofrenia.

Para determinar o sucesso do modelo de IA, os pesquisadores compararam falsos positivos e falsos negativos. A equipe de pesquisa relatou que sua taxa de sucesso estava entre 0,65 e 0,77, sendo 1 um escore perfeito e 0,5 a taxa de sucesso média de um modelo que adivinha aleatoriamente. Quanto mais recentes as mensagens, melhor o sucesso do modelo. No entanto, mesmo quando a equipe de pesquisadores limitou-se a mensagens datadas de mais de um ano antes de um diagnóstico, o modelo ainda performou muito melhor do que o acaso.

O interessante sobre esse nível de precisão é que é aproximadamente equivalente à precisão do PHQ-9. O PHQ-9 é uma ferramenta de diagnóstico usada para detectar depressão, que faz 10 perguntas ao sujeito do teste. Se um modelo de IA treinado com dados do Facebook pode realizar com confiabilidade um desempenho tão bom quanto o do PHQ-9, ele pode potencialmente ser usado como uma ferramenta de diagnóstico, complementando as ferramentas existentes usadas por clínicos.

O pesquisador principal do estudo foi o professor assistente Michael Birnbaum, do Feinstein Institutes for Medical Research, em Manhasset, Nova York. Conforme relatado pela Wired, ferramentas de IA que usam dados de mídia social têm o potencial de fazer uma grande diferença na forma como as doenças psiquiátricas são diagnosticadas e tratadas. Como Birnbaum foi citado pela Wired:

“Agora entendemos essa ideia de que o câncer tem muitos estágios diferentes. Se você detecta o câncer no estágio I, é drasticamente diferente de quando você o detecta após a metástase. Na psiquiatria, temos a tendência de começar a trabalhar com as pessoas apenas quando já está metastasado. Mas há o potencial de detectá-las mais cedo.”

Essencialmente, as doenças mentais podem ter diferentes formas em diferentes momentos e fontes de dados mais variadas podem ajudar pesquisadores e clínicos a triangular o estado de saúde mental de uma pessoa. A vantagem de usar dados de mídia social é que eles servem como um registro contínuo dos pensamentos e sentimentos de um indivíduo. Esses dados podem ser usados para complementar as longas entrevistas que os clínicos dependem para diagnosticar um paciente.

Birnbaum espera que modelos de IA baseados em dados de mídia social possam ajudar terapeutas a monitorar pacientes ao longo do tratamento. Birnbaum explicou que os terapeutas geralmente têm apenas uma “fotografia” da vida de uma pessoa uma vez por mês ou algo assim e que a capacidade de usar dados de mídia social permite que os clínicos obtenham uma compreensão mais completa e representativa das tendências na vida de uma pessoa. Birnbaum espera que, dentro de cinco a dez anos, o uso de dados de mídia social na avaliação de saúde mental se torne mais comum.