Projeto SetembroBR: identificando sinais de depressão e ansiedade em redes sociais

Cientistas da Universidade de São Paulo (USP) desenvolveram um projeto inovador que utiliza inteligência artificial (IA) para identificar sinais de depressão e ansiedade em usuários de redes sociais. Chamado SetembroBR, o projeto busca ajudar na prevenção de casos mais graves e melhorar a saúde mental da população.

O SetembroBR analisa perfis de redes sociais para identificar indícios desses transtornos mentais. A primeira fase do estudo coletou dados de 3,9 mil usuários do Twitter que afirmaram ter recebido diagnóstico ou iniciado tratamento. Com essas informações, os pesquisadores pretendem criar um modelo computacional capaz de reconhecer os primeiros sinais de depressão e ansiedade nas postagens dos usuários.

Ivandré Paraboni, líder do projeto e professor da Escola de Artes, Ciências e Humanidades da USP, explica que um dos diferenciais do SetembroBR é a análise de um grande volume de exemplos, o que permite construir modelos mais precisos e robustos.

A inteligência artificial é treinada para reconhecer emoções humanas a partir de comportamentos linguísticos e não linguísticos nas redes sociais. Esses indicativos podem ser sutis e passar despercebidos por outros seres humanos, mas são úteis para distinguir pessoas com depressão ou ansiedade de outras sem esses transtornos.

O SetembroBR coleta informações de contas públicas de forma anônima e analisa as publicações anteriores ao diagnóstico. Dessa forma, os pesquisadores buscam identificar padrões e indícios que possam ajudar a prever e antecipar problemas de saúde mental.

Durante o primeiro ano do projeto, foram coletadas 46,8 milhões de mensagens e 555 milhões de palavras em tuítes publicados entre 2008 e 2021 por 18.819 usuários únicos. Além dos textos, os cientistas também coletaram listas de seguidores e amigos desses perfis, totalizando uma rede de 13,6 milhões de usuários únicos.

Paraboni afirma que os modelos ainda não são perfeitos, mas passam por um processo de refinamento. Uma vez que os resultados se tornem mais estáveis, os pesquisadores esperam desenvolver aplicações que ajudem as pessoas a monitorar seu próprio comportamento e prevenir problemas de saúde mental.

Outra possibilidade seria o uso da ferramenta por pais de adolescentes que utilizam frequentemente as redes sociais. Ao identificar comportamentos que destoem da população média, a ferramenta poderia sugerir a busca por avaliação de um especialista antes que o quadro se agrave.

O diálogo entre psicologia e computação traz esperança na prevenção da evolução de casos mais graves de depressão. No entanto, os pesquisadores reconhecem que a inteligência artificial não pode substituir o apoio médico e a individualidade no tratamento. A ferramenta é vista como um auxílio na prevenção e detecção de problemas, mas o contato com um profissional habilitado continua sendo essencial.

Embora a tecnologia possa trazer benefícios significativos na área da saúde mental,é importante lembrar que ela não é infalível e apresenta limitações. Os vieses de gênero, raciais e culturais presentes na sociedade também podem ser refletidos na programação da inteligência artificial, o que pode levar a resultados tendenciosos e incorretos. A conscientização sobre esses vieses e o trabalho contínuo para minimizá-los são cruciais para garantir o uso ético e eficiente da IA no campo da saúde mental.