Home Tecnologia Cientistas testam celular no combate a transtornos mentais

Sem substituir psicólogos e psiquiatras, a análise de mensagens no Facebook, a cor de fotos no Instagram e até o tempo entre cliques – informações presentes em smartphones – podem ser usados para identificar padrões de comportamento e interações sociais e servir como ferramenta de apoio no combate a transtornos mentais. O modelo cresce, assim como o debate ético, informa Júlia Marques. Em uma pesquisa desse tipo, adolescentes respondem a questionários pelo celular sobre como se sentem. No dia a dia, um aplicativo instalado nos aparelhos capta fragmentos de sons do ambiente e mede movimentos. Tudo é analisado para saber o risco de depressão – resultados iniciais saem este ano.

Para saber mais sobre um amigo, cliente ou até o próximo alvo de uma paquera, explorar as redes sociais é um caminho comum. Se curtidas, selfies e comentários dão tantas pistas sobre nós, quanto a tecnologia pode dizer sobre nossa saúde mental? É isso o que investiga uma nova corrente da ciência.

Análise de mensagens no Facebook, cor de fotos no Instagram e até avaliar o tempo entre cliques estão no radar. A hipótese é de que dados coletados por smartphones podem ser usados para identificar padrões de comportamento e interações sociais. Sem substituir psicólogos e psiquiatras, mas para auxiliar consultas presenciais. O modelo cresce, assim como o debate ético.

Em uma pesquisa desse tipo, um grupo de adolescentes responde a questionários pelo celular sobre como se sentem. Podem ser áudios e até emojis para narrar emoções. No dia a dia, um aplicativo em seus celulares capta fragmentos de sons do ambiente e mede o movimento dos aparelhos. Tudo é analisado para saber o risco de depressão – resultados iniciais saem este ano.

“O grande desafio não é capturar e processar dados. A questão é como dar sentido a eles”, diz Christian Kieling, professor de Psiquiatria da Infância e da Adolescência da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), à frente do projeto, que monitora 150 adolescentes pelos smartphones. Entre os voluntários, há jovens já com diagnóstico de depressão, com alto risco de ter o transtorno e com baixo risco, conforme escala validada cientificamente.

Nos áudios, avaliam o conteúdo e a forma. Já o app capta, de 15 em 15 segundos, amostras de som do ambiente. E há o pacto de confidencialidade: os cientistas não escutam a conversa, mas sabem o número de vozes, para medir a interação social. O app coleta dados de geolocalização e padrões de atividade e repouso – é permitido desligar a qualquer hora. Terapias contra a depressão estimulam conexões e atividade física. Informações sobre interações e movimentação espacial podem facilitar intervenções personalizadas. O grupo deve ter ainda consultas com psiquiatras, exames de sangue e ressonância.

Mapa

Outro estudo, ligado à Federal de São Carlos (UFSCar), prevê a tecnologia para ajudar na identificação precoce de possíveis perfis depressivos. O trabalho foi iniciado em 2021, após o suicídio de um aluno. Um modelo computacional vai analisar textos dos estudantes no Facebook. A ferramenta, criada na UFSCar em parceria com a Federal do Triângulo Mineiro (UFTM) e a Universidade George Mason (EUA), tenta “ler” palavras e expressões indicadoras de possível perfil depressivo. O robô é esperto, mas, ao decifrar a escrita, escapam-lhe entonação e ironia, por exemplo. “Não é porque tem poder de processamento que a inteligência artificial é melhor do que a gente”, diz Helena Caseli, professora de Computação da UFSCar.

Para ter análise mais robusta, serão coletados sinais fisiológicos (batimentos cardíacos e padrões de sono) por meio de relógios inteligentes. Os resultados podem servir para um “mapa epidemiológico” – e estratégias institucionais de bem-estar dos alunos –, além de análises individualizadas. Um dos trunfos é comparar dados de um paciente hoje com informações anteriores dele e ver eventuais mudanças.

Para Felipe Giuntini, pesquisador do Sidia, centro de inovação em soluções digitais, é possível ver, no processamento de dados das redes, um padrão de emoções. Em seu doutorado na Universidade de São Paulo (USP), ele coletou publicações no Reddit, rede social popular nos Estados Unidos, por dez anos. Foram selecionadas postagens – incluindo emojis – de um grupo de apoio a pessoas com depressão. A análise mapeou palavras como “tristeza”, “vergonha” e “entusiasmado” para ver padrões e aprender com a própria rede. Para Giuntini, o algoritmo ajuda a entender alterações de humor dos pacientes.