Pesquisadores Usam IA Treinada em 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 (META ) 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 do diagnóstico ser oficializado.

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 de Floresta Aleatória 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, encontraram que vários recursos diferentes estavam correlacionados com doenças mentais. No que diz respeito às 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 resultado perfeito e 0,5 o resultado médio de um modelo que adivinha aleatoriamente. Quanto mais recentes as mensagens, melhor o desempenho 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.

A coisa 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 screening de depressão, que faz 10 perguntas ao sujeito do teste. Se um modelo de IA treinado em dados do Facebook pode realizar consistentemente tão bem quanto o 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. De acordo com a Wired, ferramentas de IA que usam dados de mídia social têm o potencial de fazer uma grande diferença na forma como 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, tendemos a começar a trabalhar com as pessoas apenas quando já está metastasizado. Mas há o potencial de detectar as pessoas mais cedo.”

Basicamente, 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 poderiam ser usados para complementar as longas entrevistas nas quais os clínicos confiam 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 curso de tratamento. Birnbaum explicou que os terapeutas geralmente obtêm apenas um “instantâneo” 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 em avaliações de saúde mental se torne mais comum.