Nos últimos anos, ouvimos muito sobre o potencial dos médicos e enfermeiros digitais: o exemplo da IA tornar-se diretamente responsável pelo nosso bem-estar.
Sendo um passo lógico após a IA auxiliar no diagnóstico e na avaliação do tratamento, a digitalização dos profissionais médicos é algo com que o público em geral ainda não está completamente confortável.
Mas e se a tecnologia se voltar para a saúde mental e começar a digitalizar não médicos, mas psicólogos?
Psicólogos digitalizadores: é possível?
As implicações são todas favoráveis à introdução da IA na esfera: estima-se que um quarto da população adulta tem transtornos mentais. De acordo com a Organização Mundial da Saúde , a depressão sozinha afeta cerca de 300 milhões de pessoas em todo o mundo. A triste verdade é que nem todos podem pedir ajuda. Os obstáculos estão relacionados ao estigma que ainda existe na sociedade, a falta de terapeutas, o preço da terapia e, em alguns países, a qualificação de especialistas.
Parece que a IA oferece muitas oportunidades para ajudar as pessoas a manter e melhorar a sua saúde mental. Atualmente, os domínios mais promissores para a aplicação de técnicas de IA são a psiquiatria computacional e o desenvolvimento de chatbots especializados que possam fornecer aconselhamento e serviços terapêuticos.
Psiquiatria Computacional
A psiquiatria computacional, amplamente definida, abrange duas abordagens: baseada em dados e baseada em teoria.
Abordagens baseadas em dados
Eles aplicam métodos de aprendizado de máquina a dados de alta dimensão para melhorar a classificação da doença, prever os resultados do tratamento ou melhorar a seleção do tratamento.
Abordagens baseadas na teoria
Eles usam modelos que instanciam o conhecimento prévio de tais mecanismos em vários níveis de análise e abstração. A psiquiatria computacional combina vários níveis e tipos de computação com vários tipos de dados para melhorar a compreensão, diagnóstico, previsão e tratamento de transtornos mentais.
Digitalize o diagnóstico
Os transtornos mentais são conhecidos por serem difíceis de diagnosticar. Atualmente, o diagnóstico baseia-se na apresentação de sintomas classificados em transtornos de saúde mental pelos profissionais e coletados no Manual Diagnóstico e Estatístico de Transtornos Mentais (DSM). No entanto, em muitos casos, com a actual falta de biomarcadores e sintomas recolhidos através de observações, tais sintomas sobrepõem-se entre diferentes diagnósticos. Além disso, os humanos são propensos à imprecisão e à subjetividade: o que é três na escala de ansiedade de uma pessoa pode ser sete para outra.
Uma possível forma de a IA auxiliar ou mesmo substituir especialistas humanos, conforme oferecido pelo grupo Virginia Tech , é digitalizar essas respostas não homogêneas com critérios homogêneos, combinando neuroimagem de fMRI com coleta de dados massiva. Respostas da pesquisa, ressonâncias magnéticas funcionais e estruturais, dados comportamentais, dados de voz de entrevistas e avaliações psicológicas.
Saúde do quarteto
Outro exemplo é Saúde do quarteto , que analisa os históricos médicos e padrões de comportamento dos pacientes para descobrir problemas de saúde mental não diagnosticados. Para ilustrar o conceito, o Quarteto também pode relatar uma possível ansiedade com base no fato de que alguém foi testado repetidamente para um problema cardíaco inexistente.
A inteligência artificial pode ajudar os pesquisadores a descobrir os sintomas físicos dos transtornos mentais e monitorar a eficácia de várias intervenções no corpo. Além disso, pode encontrar novos padrões em nossos comportamentos sociais. Ou veja onde e quando uma determinada intervenção terapêutica é eficaz, fornecendo um modelo para a digitalização do tratamento preventivo de saúde mental.
Digitalizar a assistência terapêutica
Semelhante às doenças somáticas, os algoritmos de IA podem ser usados para avaliar o tratamento de transtornos mentais, prever o curso da doença e ajudar a selecionar o caminho de tratamento ideal. A criação de modelos estatísticos através da mineração de dados de ensaios clínicos existentes pode permitir a identificação prospectiva de pacientes que podem responder a uma linha específica de medicamentos de tratamento.
Preveja o melhor antidepressivo
Um exemplo de uso de aprendizado de máquina éaplicação de algoritmos para prever o antidepressivo específico com maior chance de sucesso . Embora os médicos não tenham mecanismos empiricamente validados para avaliar se um paciente com depressão responderá a um antidepressivo específico, a eficácia do tratamento pode ser melhorada combinando os pacientes com as intervenções.
Além de analisar imagens de fMRI, rostos da psiquiatria computacional, questões éticas, espirituais, práticas e tecnológicas. Por exemplo, os enormes armazenamentos de dados intensamente pessoais necessários para algoritmos levantam imediatamente a questão da segurança cibernética. Ao mesmo tempo, porém, é uma barreira entre o indivíduo, os dados pessoais e o consultor. Uma barreira que pode ajudar a superar o medo do estigma e a relutância dos pacientes em pedir ajuda.
Desenvolvimento de chatbot
A ideia de criar chatbots que prestam serviços de aconselhamento instantâneo surgiu como uma resposta à falta de terapeutas e ao constrangimento dos pacientes. Acredita-se que os pacientes, que muitas vezes relutam em revelar problemas a um terapeuta que nunca conheceram antes, baixam a guarda com ferramentas baseadas em IA. Além disso, o custo mais baixo dos tratamentos de IA em comparação com um psiquiatra ou psicólogo permite expandir a cobertura para um círculo mais amplo de pessoas que procuram tratamento.
Consultoria virtual
A ideia de digitalizar (e simular) conversas entre um terapeuta e um paciente remonta à década de 60. Na época, o Laboratório de Inteligência Artificial do MIT projetou o ELIZA, o avô dos chatbots modernos. Os avanços atuais no processamento de linguagem natural e a popularidade dos smartphones estão na vanguarda dos cuidados de saúde mental.
Por exemplo, o aplicativo Ginger.io oferece sessões de terapia e coaching baseadas em vídeo e texto. Através da análise de avaliações anteriores e de dados em tempo real recolhidos através de dispositivos móveis, a aplicação Ginger.io pode ajudar os especialistas a monitorizar o progresso dos pacientes, identificar momentos de crise e desenvolver planos de cuidados personalizados.
Outro exemplo é Woebot. Woebot é um programa de computador integrado ao Facebook que visa digitalizar e replicar conversas entre um paciente e um terapeuta. A tecnologia digital de saúde pergunta sobre seu humor e pensamentos. Ele “escuta” como você se sente, aprende sobre você e entrega Ferramentas de terapia cognitivo-comportamental (TCC) Sediada na evidência . O primeiro estudo de controle randomizado com Woebot mostrou resultados interessantes. Depois de apenas duas semanas, os participantes experimentaram uma redução significativa na cocho e ansiedade.
Ellie
A próxima geração de chatbots contará com avatares que podem detectar pistas não-verbais e responder de acordo. Um terapeuta tão virtual chamado Ellie é foi lançado pelo Institute for Creative Technologies (ICT) da University of Southern California. O objetivo? Trate veteranos que sofrem de depressão e síndrome de estresse pós-traumático. Ellie trabalha usando diferentes algoritmos que determinam suas perguntas, movimentos e gestos. O programa observa 66 pontos no rosto do paciente e detecta a velocidade de fala do paciente e a duração das pausas. As ações, movimentos e fala de Ellie imitam os de um terapeuta real apenas na medida em que não parecem muito humanos.
Prevenir o isolamento social
Outro problema que pode ser resolvido pelos chatbots baseados em IA é o extremo isolamento social e as dificuldades na construção de relações sociais estreitas entre pessoas que sofrem de doenças mentais. Em combinação com as redes sociais na Internet, estes chatbots podem promover um sentimento de pertença e encorajar uma comunicação positiva. O Centro Nacional de Excelência em Saúde Mental Juvenil em Melbourne, Austrália, lançou o projeto Terapia Social Online Moderada (MOST). Tem como objetivo ajudar jovens em recuperação de psicose e depressão. A tecnologia digitaliza um ambiente terapêutico onde os jovens aprendem e interagem, além de servir como plataforma para a prática de técnicas terapêuticas.
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Desenvolvimentos recentes sugerem que em breve enfrentaremos a revolução da inteligência artificial em saúde mental,. E isto produzirá melhor acesso e melhores cuidados a custos acessíveis. No entanto, se a IA constrói modelos para perturbações de saúde mental, não estaremos também a construir um modelo para a normalidade? E se sim, quem define o que é “normal” e será usado como ferramenta ou porrete?
O que devemos lembrar ao aplicar a inteligência artificial para estudar nossos cérebros é que devemos ter cuidado para não reduzir a personalidade a uma combinação de fatores quantificáveis e desmistificar os transtornos mentais sem encontrar problemas em cada idiossincrasia.
Bianca Stan – Licenciado em Direito, escritor com vários livros publicados na Roménia e jornalista do grupo "Anticipatia" (Bucareste). Ele se concentra no impacto de tecnologias exponenciais, robótica militar e sua interseção com tendências globais, urbanização e geopolítica de longo prazo. Vive em Nápoles.