IA pode detectar sinais de depressão
Um estudo aponta que a IA pode ajudar a diagnosticar a depressão a partir das mudanças nas expressões faciais. Um dos principais desafios para identificar a doença são os sintomas subjetivos. A depressão causa tristeza profunda, perda de interesse, bem como irritabilidade e mudanças de humor persistentes. No Brasil, a Organização Mundial da Saúde (OMS) estima que cerca de 11,5 milhões de pessoas sofram com o transtorno mental, o que representa 5,8% da população.
Movimentos podem ser muito sutis
- Segundo pesquisadores da Universidade Waseda, no Japão, mesmo em casos de depressão leve, o paciente se torna menos expressivo.
- Essa mudança de comportamento é sutil e quase imperceptível para os humanos.
- Mas ferramentas de IA são capazes de detectar estes sinais.
- Dessa forma, a equipe utilizou a tecnologia para analisar alterações nas expressões faciais de jovens adultos japoneses.
- Os resultados revelaram padrões distintos de movimento muscular relacionados a sintomas depressivos.
- Nesse sentido, os pacientes apresentaram elevação da sobrancelha interna, levantamento da pálpebra superior, alongamento dos lábios e abertura da boca.
- As conclusões foram descritas em estudo publicado na revista Scientific Reports.
Ferramenta de IA pode facilitar diagnóstico de depressão
Durante o trabalho, os cientistas utilizaram vídeos curtos de autoapresentação de 64 estudantes universitários japoneses. Outro grupo, composto por 63 estudantes, avaliou esse material e analisou quão expressivos, simpáticos, naturais ou agradáveis os participantes pareciam ser. Dessa forma, o estudo contou com uma análise detalhada e cruzada, garantindo maior precisão na avaliação das características pessoais exibidas nos vídeos, o que contribui para entender melhor a percepção interpessoal em contextos sociais e acadêmicos.
Ao mesmo tempo, a equipe utilizou o OpenFace 2.0, um sistema de inteligência artificial capaz de rastrear micromovimentos musculares do rosto. A tecnologia conseguiu identificar mudanças de padrão de movimento no rosto durante relatos de depressão limítrofe, um estado em que há sintomas leves que, em geral, não atendem a critérios de diagnóstico.
Nosso método, que combina vídeos curtos com análise automatizada de expressões faciais, pode ser aplicado sobretudo para rastrear e detectar sinais de saúde mental em escolas, universidades e ambientes de trabalho. De modo geral, nosso estudo oferece uma ferramenta inovadora, acessível e não invasiva de análise facial baseada em inteligência artificial para a detecção precoce da depressão — antes do surgimento dos sintomas clínicos.
