Notícia
Pesquisadores aplicam Inteligência Artificial à promoção da saúde mental na internet
Estudo conta com a participação de equipe multidisciplinar composta por psicólogos, psiquiatras e cientistas de dados
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Fonte
UESPI | Universidade Estadual do Piauí
Data
domingo, 11 junho 2023 12:45
Áreas
Ciência de Dados. Computação. Estatística. Inteligência Artificial. Psicologia. Psiquiatria. Saúde Pública. Sociologia.
O professor Dr. Dario Calçada e o estudante Luiz Henrique, do curso de Ciências da Computação da Universidade Estadual do Piauí (UESPI), desenvolvem uma pesquisa inovadora na área da saúde mental com a utilização de técnicas de inteligência artificial para a promoção da saúde mental na Internet.
O projeto é financiado pelo Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) e pela Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Piauí (FAPEPI). A pesquisa é realizada no Grupo de Estudo e Desenvolvimento de Aplicações Inteligentes (JEDI) da UESPI, em parceria com a obra social ‘Luz da Esperança’ e a Universidade Federal do Delta de Parnaíba (UFDPAR).
O estudo conta com a participação de uma equipe multidisciplinar composta por psicólogos, psiquiatras e cientistas de dados. O principal objetivo é detectar sinais depressivos em mensagens no Twitter. Para isso, a equipe utilizou técnicas de processamento de linguagem natural e formação de redes complexas, aliadas ao aprendizado de máquina e teve como resultado a criação de uma base de dados em língua portuguesa, classificada com mensagens que indicam esse tipo de comportamento.
A base de dados identifica se a mensagem contém palavras como ‘tristeza’, ‘desespero’, ‘dor’ e ‘sofrimento’, dentre outras. Existem até mesmo novas palavras que jovens burlam para se referir a esses sentimentos, nas quais podem parecer mensagens aleatórias e sem sentido, mas que possuem o mesmo significado na linguagem atual da internet.
Um dos desafios enfrentados pelos pesquisadores foi adaptar as técnicas de inteligência artificial à língua portuguesa, que apresenta algumas peculiaridades em relação à fonomímica e sintaxe. Para superar esse obstáculo, a equipe contou com a colaboração de pessoas de outras universidades e desenvolveu uma técnica de análise de linguagem natural específica para esse tipo de análise.
De acordo com o professor Dario Calcada, os resultados já foram aplicados em projetos práticos, como o desenvolvimento de um teclado de celular que identifica mensagens com esses indícios e envia um alerta para um amigo ou parente do usuário. Além disso, a base de dados já está disponível para outros pesquisadores, contribuindo para a continuidade dos estudos na área.
“A pesquisa representa um avanço importante na promoção da saúde mental, uma vez que permite detectar esses sinais antes que a situação se agrave. A prevenção é essencial para ajudar as pessoas a encontrar um caminho a favor da vida”, afirmou o professor.
“É importante encontrar um equilíbrio saudável entre o uso da tecnologia e a saúde mental. O estudo que fizemos é essencial para entender as causas e os fatores de risco associados a esse comportamento e desenvolver estratégias eficazes de prevenção, já que essa é uma questão de saúde pública que pode ser prevenida com ajudas profissionais. A pesquisa também pode ajudar a identificar grupos de risco e a desenvolver programas de apoio específicos para esses grupos”, disse o pesquisador.
A psicóloga Rebeca Brito destacou que pesquisas como essa servem para contribuir com possíveis meios de prevenção e psicoeducação sobre o assunto, que ainda é visto como um tabu. Segundo ela, as mídias sociais são um espaço que pode influenciar na autoestima e na autoimagem de crianças e adolescentes, também afetando muitos adultos, sendo importante ter uma compreensão de suas experiências digitais e quanto elas podem estar afetando sua saúde mental, além do que é vivido fora das redes, como problemas sociais de desemprego, fome, problemas de imagem corporal e outros.
Acesse a notícia completa na página da Universidade Estadual do Piauí.
Fonte: Vitor Gaspar, UESPI. Imagem: Freepik.
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