Aplicação de IA Avalia a Depressão através da Análise Facial

Medir a gravidade da depressão grave pode ser difícil para as pessoas que a sofrem. No entanto, num futuro próximo, uma aplicação para smartphone que utiliza a inteligência artificial para analisar as expressões faciais pode fornecer informações sobre o estado da pessoa.

Desenvolvida por cientistas do Dartmouth College, em New Hampshire, a aplicação protótipo, denominada MoodCapture, pretende cumprir este objetivo.

O conceito por detrás da aplicação envolve a utilização do sistema de reconhecimento facial sempre que o utilizador desbloqueia o telemóvel. Após a ativação, a câmara frontal capta várias imagens do rosto do utilizador e do ambiente que o rodeia. Um algoritmo de IA analisa depois estas imagens, concentrando-se na expressão facial do utilizador e nos detalhes do fundo.

Recomendações e Abordagem da Aplicação

Se a aplicação detetar uma deterioração da depressão do utilizador, recomendará acções como exercício ao ar livre ou socialização com os entes queridos. Inicialmente, o objetivo é não emitir um aviso severo para atenção psiquiátrica, uma vez que isso poderia potencialmente exacerbar os sentimentos do indivíduo e reforçar a sua depressão.

A IA foi treinada com uma coorte de 177 indivíduos, todos diagnosticados com perturbação depressiva maior, divididos em cinco subconjuntos.

Durante um período de 90 dias, os participantes avaliaram a sua concordância com a afirmação “Senti-me em baixo, deprimido ou sem esperança” enquanto os seus telemóveis captavam fotografias deles. Esta afirmação faz parte do questionário de saúde do paciente (Patient Health Questionnaire) de oito pontos, amplamente utilizado para avaliar a depressão.

É importante salientar que os participantes não sabiam que os seus telemóveis estavam a tirar fotografias enquanto respondiam à questão, garantindo que as suas emoções não eram subconscientemente ocultadas durante o processo de captura de fotografias.

Análise da Expressão Facial

Depois de analisar um total de 125.000 fotos, a IA detectou expressões faciais (em determinados subconjuntos) que se correlacionavam com uma forte concordância com o pedido. Estas expressões incluíam variações na direção do olhar, movimento dos olhos, posicionamento da cabeça e tensão muscular. Além disso, foram identificados factores ambientais recorrentes, como as condições de iluminação e a presença de outras pessoas.

Utilizando o modelo de IA desenvolvido a partir desta análise, a aplicação avaliou depois as imagens de smartphone dos restantes subconjuntos. Atingiu uma taxa de precisão de 75% na identificação de indivíduos com depressão agravada. Os investigadores prevêem que, com novos avanços tecnológicos dentro de aproximadamente cinco anos, esta taxa de precisão aumentará para pelo menos 90%.

Ao contrário das avaliações clínicas psiquiátricas periódicas, o MoodCapture oferece a vantagem de permitir que os doentes avaliem o seu estado com maior frequência, possibilitando uma intervenção imediata durante as fases de depressão, antes que estas se agravem.

Nicholas Jacobson, coautor do estudo, salientou a natureza dinâmica e individualizada da perturbação depressiva maior (MDD). Ao monitorizar de perto as alterações dos sintomas entre os indivíduos diagnosticados com TDM, o estudo teve como objetivo identificar padrões e características específicos associados às flutuações da depressão ao longo do tempo.

Leia O Artigo Original: New Atlas

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