Pesquisadores analisam histórias para prever transtornos mentais em jovens brasileiros
Por meio das narrativas contadas, pesquisadores usaram IA para detectar padrões relacionados a depressão, ansiedade e psicose.
A maneira como você conta uma história pode revelar sinais de transtornos mentais. É o que sugere um estudo brasileiro conduzido por pesquisadores de cinco instituições nacionais: UFRN, UFRJ, UFPR, UFBA e Hospital das Clínicas da USP. Elas coletaram falas de jovens entre 18 e 35 anos em São Paulo, e posteriormente associaram essas falas ao diagnóstico psiquiátrico de cada participante. A pesquisa foi publicada no periódico Psychiatry Research.
O primeiro passo foi selecionar os voluntários. De 4.501 pessoas acompanhadas pelo estudo, 174 apresentaram sinais leves de sofrimento psíquico. Essas avançaram para uma segunda etapa, em que participaram de entrevistas presenciais. Após a triagem, 71 pessoas foram selecionadas para a pesquisa em si. Eles foram separados em dois grupos: 42 jovens tinham risco clínico de desenvolver transtornos mentais, e 29 fizeram parte do grupo controle.
Os pesquisadores estavam interessados em avaliar as narrativas criadas pelos participantes. Para isso, empregaram um protocolo chamado Happy Thoughts, em que os voluntários são convidados a contar histórias curtas com base em três imagens positivas: um bebê, um filhote de cachorro, e um doce.
As narrativas são gravadas e transcritas. Um algoritmo transforma cada história em um grafo, em que as palavras são pontos conectados por linhas. No final, temos uma espécie de mapa que mostra como as falas estão estruturadas. Veja o exemplo abaixo.
Uma história que contém palavras diferentes e conexões variadas forma um mapa mais amplo e rico. Já as narrativas com palavras repetidas, que se conectam sempre da mesma forma, cria um padrão mais fechado e previsível.
Dois anos e meio depois, os pesquisadores analisaram o desfecho clínico dos voluntários – ou seja, se desenvolveram algum transtorno mental ou não. Dos 42 que estavam no grupo de risco, 15 ficaram bem, sem nenhum transtorno; 23 foram diagnosticados com depressão ou ansiedade; e 4 desenvolveram quadros de psicose.
E o que isso tem a ver com as histórias que eles haviam contato dois anos antes?
Com a ajuda de Inteligência Artificial, os pesquisadores perceberam o seguinte: aqueles que não desenvolveram transtornos mentais haviam apresentado mapas mais variados e ricos, com diferentes conexões entre as palavras. Já os jovens que desenvolveram ansiedade e depressão tinham falas mais repetitivas e previsíveis.
Além disso, os participantes que desenvolveram transtornos mentais tendiam a usar termos associados a tristeza e medo – mesmo que estivessem descrevendo cenas positivas. Somado à estrutura da fala, esse pode ser um sinal de ruminação: a tendência a ficar preso em pensamentos negativos.
A escolaridade dos participantes também influenciou os resultados: pessoas com menos anos de estudo apresentaram sintomas mais graves de irritabilidade, empobrecimento de ideias e isolamento social.
A análise da fala é um método simples e barato de prever possíveis desfechos psiquiátricos. A neurocientista Natália Mota, primeira autora do artigo e pesquisadora da UFRJ, acredita que esse método pode ser usado em escolas e unidades de saúde para atendimentos iniciais. Não para substituir os psiquiatras – e sim para ampliar o rastreio de sinais de alerta de transtornos mentais.
Mota é cientista-chefe da Mobile Brain, uma startup que cria ferramentas voltadas à saúde mental e educação com base na neurociência. Seus produtos analisam a estrutura narrativa da fala para identificar sinais de dificuldades cognitivas e sofrimento psíquico.
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