A Inteligência Artificial (IA) está prestes a transformar radicalmente a forma como diagnosticamos e tratamos doenças. Ela se mostra particularmente promissora para a depressão, com potencial para aprimorar a precisão dos diagnósticos e identificar os tratamentos mais eficazes.
Cerca de 20% de nós enfrentaremos a depressão pelo menos uma vez na vida. Atualmente, cerca de 300 milhões de pessoas em todo o mundo sofrem de depressão, e estima-se que 1,5 milhão de australianos estão propensos a ficarem deprimidos a qualquer momento.
Devido a isso, a Organização Mundial da Saúde descreve a depressão como o principal fator de comprometimento da saúde global.
Então, como exatamente a IA pode contribuir?
Detectar depressão é um desafio
Apesar de sua frequência, a depressão é notoriamente difícil de diagnosticar. Tão desafiador que os clínicos gerais conseguem identificá-la corretamente em menos da metade dos casos.
Isso ocorre porque não existe um exame único para a depressão: os psiquiatras dependem de sintomas relatados pelos pacientes, questionários e observações clínicas para diagnosticar. Entretanto, os sintomas variam significativamente entre indivíduos.
Algumas pessoas podem ter um aumento ou diminuição do sono; algumas perdem o interesse e a energia nas atividades diárias, enquanto outras podem sentir-se tristes ou irritadas.
Para aqueles que recebem um diagnóstico preciso de depressão, existem várias opções de tratamento, incluindo terapia cognitiva, medicamentos e mudanças no estilo de vida. Contudo, a resposta ao tratamento varia de pessoa para pessoa, e não há como prever antecipadamente quais abordagens serão eficazes.
A IA capacita computadores a imitar o pensamento humano, concentrando-se em três comportamentos: aprendizado, raciocínio e autocorreção (para refinar e aprimorar o desempenho ao longo do tempo).
Um ramo da IA é o aprendizado de máquina, cujo objetivo é treinar computadores para aprenderem, identificarem padrões em dados e fazerem previsões informadas sem intervenção humana.
Recentemente, houve um aumento nas pesquisas aplicando IA a doenças complexas como a depressão, que são desafiadoras de diagnosticar e tratar.
Os resultados obtidos até o momento
Cientistas compararam diagnósticos e recomendações médicas do ChatGPT com os de psiquiatras reais, obtendo resultados surpreendentes. Quando apresentados com informações sobre pacientes fictícios com diferentes graus de depressão, gênero e status socioeconômico, o ChatGPT tendeu a recomendar terapia, enquanto psiquiatras muitas vezes optaram por antidepressivos.
Diretrizes nos EUA, Reino Unido e Austrália sugerem a terapia como primeira linha de tratamento, antes de medicamentos.
Isso indica que o ChatGPT pode estar mais alinhado às diretrizes clínicas, enquanto psiquiatras têm uma tendência maior a prescrever antidepressivos.
Além disso, o ChatGPT mostrou-se menos suscetível a vieses de gênero e socioeconômicos, enquanto estatisticamente psiquiatras são mais propensos a prescrever antidepressivos para homens, especialmente os que trabalham em setores manuais.
Como a depressão afeta o cérebro
A depressão impacta áreas específicas do cérebro. Minhas pesquisas revelaram que as regiões cerebrais afetadas pela depressão são notavelmente semelhantes em diferentes pessoas. Tanto é assim que podemos prever com mais de 80% de precisão se alguém tem depressão ou não, simplesmente analisando essas estruturas cerebrais em ressonâncias magnéticas.
Pesquisas adicionais usando modelos avançados de IA corroboraram essa descoberta, sugerindo que a estrutura cerebral pode ser um indicativo valioso para diagnósticos baseados em IA.
Estudos que utilizam dados de ressonância magnética (RM) sobre a atividade cerebral em repouso também conseguem prever corretamente a depressão em mais de 80% dos casos.
No entanto, a combinação de informações funcionais e estruturais obtidas por RM oferece a melhor precisão, acertando o diagnóstico de depressão em mais de 93% dos casos. Isso indica que o uso de diversas técnicas de imagem cerebral pela IA para detectar a depressão pode ser o melhor caminho a seguir.
Atualmente, ferramentas de IA baseadas em RM são utilizadas apenas para fins de pesquisa. Contudo, à medida que os exames de RM se tornam mais acessíveis, rápidos e portáteis, é provável que essa tecnologia em breve integre o conjunto de ferramentas dos psiquiatras, auxiliando-os a aprimorar o diagnóstico e melhorar o cuidado com os pacientes.
Ferramentas de diagnóstico ao seu alcance
Embora as aplicações de IA baseadas em RM sejam promissoras, métodos mais simples e acessíveis para detectar a depressão podem estar literalmente ao seu alcance.
Dispositivos vestíveis, como relógios inteligentes, estão sendo investigados pela sua capacidade de detectar e prever a depressão. Eles são especialmente úteis por coletarem uma ampla variedade de dados, incluindo frequência cardíaca, contagem de passos, taxa metabólica, dados de sono e interação social.
Uma revisão recente de estudos sobre o uso de dispositivos vestíveis para avaliar a depressão constatou que ela foi prevista corretamente entre 70% e 89% das vezes. Sendo comumente usados continuamente, esses dispositivos podem fornecer dados únicos que seriam difíceis de coletar de outra forma.
No entanto, existem desvantagens, incluindo o alto custo desses dispositivos, que podem ser inacessíveis para muitos. Outras questões incluem a capacidade limitada dos dispositivos de detectar dados biológicos em pessoas de diferentes etnias e a falta de diversidade nas populações estudadas.
Estudos também recorreram às redes sociais para detectar a depressão. Utilizando IA, cientistas foram capazes de prever a presença e a gravidade da depressão a partir da linguagem utilizada em postagens e da participação em comunidades nas plataformas de mídia social.
Palavras específicas usadas nessas plataformas predisseram a depressão com até 90% de sucesso em inglês e árabe. A depressão também foi detectada com sucesso em seus estágios iniciais a partir dos emojis usados.
Predizendo respostas ao tratamento
Vários estudos descobriram que a resposta ao tratamento com antidepressivos pode ser prevista com mais de 70% de precisão a partir de registros eletrônicos de saúde. Isso pode fornecer aos psiquiatras evidências mais precisas ao prescrever tratamentos à base de medicamentos.
Ao combinar dados de pessoas em testes com antidepressivos, cientistas foram capazes de prever se o uso de medicamentos ajudaria pacientes específicos a alcançar a remissão da depressão.
A IA demonstra um grande potencial no diagnóstico e tratamento da depressão. No entanto, as descobertas recentes requerem validação antes de poderem ser utilizadas como ferramentas de diagnóstico confiáveis. Até lá, exames de RM, dispositivos vestíveis e mídias sociais podem auxiliar os psiquiatras a diagnosticar e tratar a depressão.
O artigo foi publicado originalmente por Sarah Hellewell no The Conversation.
