A inteligência artificial está mudando silenciosamente a maneira como os problemas de saúde mental são diagnosticados. Uma equipe de pesquisa da Universidade Tecnológica de Kaunas desenvolveu um modelo revolucionário para o diagnóstico de depressão, usando a análise multimodal de dados de voz e eletroencefalograma (EEG) para abrir novas vias para a identificação precisa de problemas de saúde mental.
O cerne desta pesquisa reside em superar as limitações dos diagnósticos tradicionais baseados em dados únicos. A equipe de pesquisa escolheu a voz como fonte de dados chave, pois ela pode refletir sutilmente o estado emocional. A velocidade da fala, a entonação e a energia emocional podem ser sinais potenciais de depressão.
Nota da fonte: A imagem foi gerada por IA, com direitos de uso concedidos pelo Midjourney.
Ao converter os dados de EEG e voz em espectrogramas visualizados, a equipe de pesquisa usou um modelo de aprendizado profundo aprimorado, elevando a precisão do diagnóstico de depressão para impressionantes 97,53%. Isso significa que a IA pode, no futuro, fornecer ferramentas mais objetivas e precisas para o diagnóstico de saúde mental.
O professor Maskaliūnas, líder da pesquisa, admite que o desenvolvimento futuro desta tecnologia ainda enfrenta desafios. Fazer com que a IA não apenas forneça o diagnóstico, mas também explique a base do diagnóstico, é o próximo obstáculo a ser superado.
Mais intrigante ainda é que esta pesquisa reflete o enorme potencial da IA na área da saúde. Ao proteger a privacidade do paciente, o uso da tecnologia para fornecer intervenções mais precisas para a saúde mental pode se tornar uma direção importante para a tecnologia médica do futuro.
A depressão afeta globalmente 2,8 milhões de pessoas a cada ano, e o surgimento da IA pode trazer esperança de diagnósticos rápidos e precisos para inúmeros pacientes.
