Pesquisadores da Faculdade de Ciências Médicas da Santa Casa de São Paulo desenvolvem um modelo de inteligência artificial capaz de reconhecer sinais de depressão em mensagens de voz enviadas pelo WhatsApp. Segundo o grupo responsável, o sistema alcançou taxa de acerto de 91,9 % entre mulheres e 75 % entre homens, tornando-se uma das soluções mais promissoras para rastreamento remoto de saúde mental.
Como o estudo foi realizado
A investigação utilizou sete modelos distintos de aprendizagem de máquina, treinados com gravações autênticas. Parte do material veio de grupos de controle, enquanto o restante foi obtido a partir de mensagens enviadas por pacientes a médicos durante acompanhamentos clínicos. Para a análise, basta que a pessoa relate em áudio como foi a sua semana. O algoritmo processa a entonação, o ritmo e outras características da fala em busca de padrões associados a quadros depressivos.
Os resultados indicam melhor desempenho na detecção de traços depressivos entre mulheres, diferença atribuída à maior participação feminina na amostra e às variações de expressão verbal entre gêneros. Os autores ressaltam que homens e mulheres costumam organizar frases e demonstrar emoções de forma distinta, o que pode influenciar o reconhecimento de sinais pelo software.
Próximos passos e desafios
O grupo planeia ampliar a base de dados, incluindo participantes de perfis mais variados e gravações em novos idiomas. O objetivo é reduzir vieses e equilibrar a precisão entre diferentes grupos populacionais. Além disso, a equipa pretende testar o sistema em contextos clínicos maiores, avaliando se a ferramenta pode servir como triagem inicial ou apoio a profissionais de saúde mental.
Mesmo com índices elevados de acerto, os especialistas alertam que o modelo não substitui avaliação médica. A tecnologia é vista como complemento, oferecendo sinal de alerta precoce que pode encurtar o tempo entre o aparecimento dos sintomas e o início do tratamento.
Reflexos na regulação e uso de IA para saúde
O avanço de sistemas capazes de monitorar estado emocional por voz coloca em pauta questões de privacidade, consentimento e ética. Reguladores avaliam formas de garantir que dados sensíveis de saúde sejam protegidos e usados apenas com autorização expressa. As discussões incluem transparência sobre critérios de decisão algorítmica e mecanismos para lidar com diagnósticos incorretos.
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Em paralelo, grandes empresas de tecnologia ajustam políticas de acesso a ferramentas conversacionais baseadas em IA. Recentemente, a Meta decidiu suspender temporariamente a interação de adolescentes com personagens de inteligência artificial nas suas plataformas, iniciativa motivada pela necessidade de novos controlos parentais. A medida ilustra a pressão crescente por mecanismos que reduzam riscos para grupos vulneráveis, especialmente quando a IA lida com temas ligados a saúde mental.
Impacto potencial na saúde pública
No Brasil, estima-se que mais de 11 milhões de pessoas convivam com depressão, segundo dados do Ministério da Saúde. A adoção de triagens automatizadas em aplicativos amplamente utilizados, como o WhatsApp, pode facilitar a identificação precoce de casos, sobretudo em regiões com acesso limitado a profissionais.
Embora ainda dependa de validação adicional, a solução apresentada pela Santa Casa de São Paulo demonstra que tecnologias de voz podem desempenhar papel relevante em programas de prevenção. Caso alcance escala, o método poderá integrar estratégias de telemedicina, oferecendo encaminhamento rápido a psicólogos ou psiquiatras.
Os autores do estudo reforçam que a etapa atual de pesquisa exige colaboração multidisciplinar, envolvendo engenheiros, clínicos, juristas e especialistas em ética. Somente dessa forma, argumentam, será possível transformar o modelo em ferramenta confiável, alinhada a normas de proteção de dados e a diretrizes de boas práticas médicas.
