Inteligência artificial detecta, pela voz, se uma pessoa é deprimida
Tecnologia desenvolvida no MIT conseguiu atingir 77% de perfeição – incrível, mas ainda distante de substituir os especialistas de carne e osso
Segundo dados da OMS (Organização Mundial da Saúde) a depressão afeta 300 milhões de pessoas em todo o mundo. É bem provável, porém, que esse número seja ainda maior, e outras dezenas de milhares vivam deprimidas sem ter a mais remota ideia do problema.
Esse cenário pouco preciso tem uma explicação lógica: é resultado do diagnóstico complexo da doença, difícil de entender até mesmo por quem tem de conviver com ela – e normalmente demora a perceber que os dilemas internos não vêm tomando os rumos que deveriam.
Como acontece com uma série de outros distúrbios mentais, a confirmação de um quadro depressivo não é resultado de nenhum exame tradicional. Testes de laboratório até podem servir como argumento de que algo não corre bem, mas nada substitui a boa e velha conversa com um psicólogo ou psiquiatra. Orientando-se por alguns critérios clínicos específicos e fazendo as perguntas certas, o profissional de saúde consegue mapear sintomas e o histórico do paciente. Boa parte disso é revelado pela fala.
Graças ao trabalho de cientistas do CSAIL, Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial do MIT, psicólogos e psiquiatras poderão ter um aliado importante para fazer diagnósticos do tipo. Um algoritmo de inteligência artificial que vem sendo aperfeiçoada por lá é capaz de, analisando o texto ou mesmo o áudio da conversa, indicar com 77% de certeza se alguém tem sintomas depressivos ou não.
Essa porcentagem foi demonstrada em uma série de entrevistas com 142 pacientes – 30 deles eram deprimidos diagnosticados. O material serviu para alimentar um algoritmo que consegue captar e qualificar diferentes sinais de depressão nas falas, padrões normalmente imperceptíveis.
Além de ser refinada o suficiente para captar nuances como a tonalidade da voz das cobaias, a tecnologia tem como maior virtude não precisar de um “contexto” para operar.
Como contexto, você pode entender aquela lógica de máquina do estilo do saudoso Robô Ed, o primeiro chatbot brasileiro. Para bater um papo com o amigo virtual, você precisaria fazer exatamente uma pergunta que ele conseguisse entender. Certos bots atuais já conseguem oferecer diagnósticos de depressão de forma parecida, mas esbarram em qualquer coisa que saia de um roteiro pré-programado de perguntas que foram ensinados a seguir – o que pode ser ruim no dia a dia dos médicos, já que, como diz o bordão, “cada caso é um caso”.
A inteligência artificial em questão, criada no MIT, não precisa dessa lógica: ela é capaz de entender interações simples do dia a dia para encontrar dados razoáveis sem nenhuma informação de bastidor. Ou seja: ainda que o doutor não tenha ouvido as respostas mais tradicionais que indicam um quadro depressivo, o algoritmo é capaz de aprender com a repetição e passar a considerar novos aspectos. Só precisa ser ensinado para isso.
Ouvindo pessoas diferentes e em quantidade suficiente, a máquina consegue, assim, encontrar certos padrões. Palavras como “triste”, “para baixo” ou “chateado”, por exemplo, podem ser associadas a sinais de áudio que são mais monótonos. Pessoas com depressão, destaca o MIT, também tendem a falar mais vagarosamente e fazer pausas maiores entre as palavras.
“Cada paciente fala de uma forma diferente. Uma vez que o modelo percebe diferenças significativas, isso pode servir para ligar o sinal de alerta nos médicos”, disse James Glass, co-autor da pesquisa, em um comunicado. “Este é um passo importante para entender se podemos criar ferramentas para ajudar os especialistas nesse sentido”.
Ao acumular certas características, cada paciente de um diagnóstico é enquadrado em uma escala de 0 a 27 (do menos deprimido para o mais deprimido). Para arquivos de texto, o algoritmo precisava de apenas 7 sequências de perguntas e respostas entre o doutor e paciente para dar o ultimato. Em áudio, cerca de 30.
Como você deve imaginar, é improvável que o sistema substitua num futuro próximo a boa e velha ida ao consultório médico. Ainda que 77% de acerto seja uma marca interessante, diagnósticos equivocados poderiam trazer problemas graves. Imagine só, estar dentro da margem de erro de 23% da máquina e passar a tratar um problema que nem possui de fato?
Além disso, a relação pessoal com o médico dificilmente vai ser substituída na sua totalidade justamente pelo aspecto humano do tratamento – algo que mesmo a máquina mais precisa ainda não consegue copiar. Por melhor que o ombro amigo eletrônico se torne no futuro, nada como um par de ouvidos de verdade para entender os dilemas de quem opera com um corpo feito de carne e osso.
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