Um novo app usa inteligência artificial para detectar depressão a partir de pistas faciais, abrindo as portas para um suporte digital de saúde mental em tempo real.
Os pesquisadores publicaram seu trabalho na terça-feira no banco de dados de pré-impressão arXiv, antes de apresentá-lo na conferência CHI 2024 da Associação de Maquinaria de Computação em maio.
O aplicativo, chamado MoodCapture, usa a câmera frontal do telefone para capturar as expressões faciais e o ambiente do usuário durante o uso regular, e depois avalia as imagens em busca de sinais clínicos associados à depressão.
Segundo os pesquisadores do Departamento de Ciência da Computação e da Escola de Medicina Geisel de Dartmouth, em Hanover, N.H., a inteligência artificial aliada ao software de processamento de imagens faciais pode detectar de forma confiável o início da depressão antes que o próprio usuário saiba que algo está errado.
Em um estudo com 177 pessoas diagnosticadas com transtorno depressivo maior, o aplicativo identificou corretamente os primeiros sintomas de depressão com 75% de precisão, disseram os pesquisadores, observando que esses resultados sugerem que a tecnologia poderia estar disponível ao público em breve.
“Esta é a primeira vez que imagens naturais ‘no ambiente’ são usadas para prever depressão”, disse Andrew Campbell, autor correspondente do estudo e professor de ciência da computação de Dartmouth. “Há um movimento pela tecnologia de saúde mental digital para, em última instância, chegar a uma ferramenta que possa prever o humor em pessoas diagnosticadas com depressão maior de forma confiável e não intrusiva”.
Campbell disse que as pessoas usam o software de reconhecimento facial para desbloquear seus telefones centenas de vezes por dia. “MoodCapture usa uma tecnologia semelhante de reconhecimento facial com aprendizado profundo e hardware de IA, então há um grande potencial para escalar essa tecnologia sem nenhum insumo ou ônus adicional para o usuário”, disse ele. “A pessoa apenas desbloqueia seu telefone e o MoodCapture sabe sua dinâmica de depressão e pode sugerir que ela procure ajuda”.
Para o estudo, o aplicativo capturou 125 mil imagens dos participantes ao longo de 90 dias. As pessoas no estudo consentiram em ter suas fotos tiradas pela câmera frontal do telefone, mas não sabiam quando isso estava acontecendo.
Um primeiro grupo de participantes foi usado para programar o MoodCapture para reconhecer a depressão. Eles foram fotografados em rajadas aleatórias usando a câmera frontal do telefone enquanto respondiam à pergunta: “Eu me senti para baixo, deprimido ou sem esperança”. A pergunta é do Questionário de Saúde do Paciente de oito pontos, ou PHQ-8, que é usado por clínicos para detectar e monitorar a depressão maior.
Os pesquisadores usaram a inteligência artificial de análise de imagens nessas fotos para que o modelo preditivo do MoodCapture pudesse aprender a correlacionar os relatos de se sentir deprimido com expressões faciais específicas – como o olhar, o movimento dos olhos, a posição da cabeça e a rigidez muscular – e características ambientais, como cores dominantes, iluminação, localização das fotos e número de pessoas na imagem.
Um segundo grupo de participantes foi usado para testar o aplicativo. Eles foram fotografados da mesma forma que o primeiro grupo, mas sem responder à pergunta do PHQ-8. O aplicativo usou as imagens para prever se eles estavam deprimidos ou não, e comparou os resultados com os relatos dos participantes sobre seu humor.
Os pesquisadores descobriram que o aplicativo foi capaz de prever a depressão com 75% de precisão, usando apenas as imagens faciais e ambientais. Eles também descobriram que alguns fatores, como a iluminação, a cor e o número de pessoas nas fotos, influenciaram a precisão da previsão.
Os pesquisadores disseram que o aplicativo poderia fornecer um monitoramento e suporte de saúde mental em tempo real, objetivo e contínuo, além de incentivar a detecção precoce e a intervenção para indivíduos em risco.
“Esperamos que o MoodCapture possa ajudar a preencher as lacunas críticas nos métodos tradicionais de monitoramento e detecção da depressão. As abordagens tradicionais geralmente envolvem autorrelatos e avaliações clínicas, que podem ser tendenciosos e podem não capturar a complexidade do estado mental individual de forma contínua”, disse Subigya Nepal, co-primeiro autor do estudo e candidato a doutorado em ciência da computação.
Nepal disse que o aplicativo também poderia tornar a detecção da depressão mais acessível e menos estigmatizada, incorporando-a ao tecido do uso diário da tecnologia, sem exigir entrada explícita do usuário ou visitas clínicas.
Os pesquisadores reconheceram que o estudo tem algumas limitações, como o tamanho da amostra, a confiabilidade do diagnóstico de depressão e a generalização dos resultados para diferentes populações e contextos. Eles disseram que planejam realizar mais estudos para validar e melhorar o aplicativo, bem como explorar questões éticas e de privacidade relacionadas ao seu uso.
“Meu sentimento é que a tecnologia como essa poderia estar disponível para o público em cinco anos. Mostramos que isso é possível”, disse Campbell.
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