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/ Publicado el 4 de octubre de 2024

Novo estudo

Sentimento da linguagem em mudanças nos sintomas depressivos

Ferramentas de IA sugeriram um método automatizado para prever sintomas psiquiátricos futuros a partir de respostas linguísticas breves

Autor/a: Hur, J. et al. (2024)

Fuente: PNAS Language sentiment predicts changes in depressive symptoms

Introdução

A prevalência da depressão é uma preocupação significativa de saúde pública, gerando a necessidade urgente de desenvolver ferramentas eficazes para prever condições psicológicas como a depressão. Pesquisas indicaram que a depressão afeta a linguagem usada pelos indivíduos, mas ainda não está claro se essas mudanças linguísticas podem prever a progressão dos sintomas. Para abordar essa lacuna, Hur e colaboradores (2024) utilizaram modelos de aprendizado de máquina e inteligência artificial para investigar se a linguagem poderia fornecer insights sobre sintomas futuros de depressão.

Métodos e resultados

No estudo, 467 participantes foram recrutados e convidados a responder nove perguntas curtas, neutras e abertas, além de completar o Questionário de Saúde do Paciente (PHQ-9), que mede a gravidade da depressão. Após rês semanas, os participantes foram solicitados a preencher novamente o PHQ-9, para avaliar possíveis alterações nos sintomas ao longo do tempo.

Utilizando a ferramenta Linguistic Inquiry and Word Count (LIWC), que calcula a quantidade de palavras em categorias específicas, os pesquisadores analisaram as respostas escritas dos participantes para identificar a presença de termos com tom emocional positivo ou negativo. Embora as pontuações do LIWC tivessem uma correlação com a gravidade da depressão no momento da coleta das respostas, os pesquisadores descobriram que essas pontuações não foram capazes de prever a gravidade da depressão três semanas depois. Em contrapartida, as avaliações de sentimento feitas por avaliadores humanos mostraram-se eficazes na previsão dos sintomas futuros.

Além disso, os pesquisadores empregaram o ChatGPT para analisar a ordem das palavras e aspectos multidimensionais da linguagem, com o objetivo de moldar o tom emocional das respostas. As versões 3.5 e 4.0 do ChatGPT, treinadas para classificar o tom positivo ou negativo nas respostas dos participantes, demonstraram uma capacidade preditiva similar à dos avaliadores humanos em relação à evolução da gravidade da depressão. Isso sugeriu que o ChatGPT pode ser uma ferramenta útil para prever mudanças nos sintomas depressivos futuros com uma precisão comparável à análise humana.

Considerações finais

Esse estudo representou um ponto de partida importante, estabelecendo uma base para futuras pesquisas sobre como essa abordagem pode ser aplicada a outros transtornos psiquiátricos e em períodos de tempo mais longos. Uma compreensão mais profunda dos sintomas e de como prevê-los seria extremamente valiosa para o tratamento. Ferramentas de inteligência artificial, como o ChatGPT, oferecem uma nova maneira de aproveitar os vastos dados linguísticos já disponíveis no ambiente clínico, proporcionando uma compreensão mais abrangente da saúde mental.