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Brasileiros desenvolvem algoritmo para tentar prever e evitar suicídios

Tecnologia analisa textos e identifica sinais e comportamentos depressivos

Tempo de leitura estimado: 2 min

Um estudo realizado pela equipe do Laboratório de Psiquiatria Molecular do Hospital de Clínicas de Porto Alegre (HCPA) resultou na criação de um algoritmo capaz de analisar textos em busca de sinais de que o autor daquelas anotações possa vir a se matar.

Um dos médicos responsáveis pelo estudo, o psiquiatra e professor Ives Cavalcante Passos contou que usou Virginia Woolf como paciente fictício. A escritora sofria de transtorno bipolar e ao longo da vida tivera diversos episódios depressivos seguidos de tentativas de suicídio até que se matou aos 59 anos.

A equipe programou o algoritmo, que é o mesmo utilizado pelos e-mails para identificar quais mensagens devem ir para a caixa de spams e quais devem ficar na caixa de entrada, para identificar textos relacionados ao desfecho do suicídio. Para isso, foram utilizados cartas e anotações escritas por Virginia Woolf dentro dos dois meses anteriores à sua morte – período que os médicos entendem como estágio crítico para o risco do suicídio.

O algoritmo foi, então, aplicado aleatoriamente em diversos textos da romancista, escritos em qualquer período de sua vida, e a tecnologia acertou em 80% dos casos. Ou seja, a cada 100 textos analisados, em 80 ele apontou corretamente o desfecho: se Virgínia iria ou não tentar se matar nos próximos meses.

A ideia é que a ferramenta possa ser usada como um aplicativo, que seja capaz de analisar tudo aquilo que escrevemos no smartphone, como mensagens no WhatsApp e em redes sociais, e que iria emitir um alerta caso haja risco de suicídio.

Mas o médico Ives Cavalcante Passos alerta para o fato de que a ferramenta só pode ser aplicada em pacientes que já tentaram se matar, justamente porque precisa ser treinada com base em eventos prévios. Como explica o professor, o principal fator de risco para suicídio é justamente já ter tentado suicídio.

Postado em Dec. 14, 2018, 11 a.m.

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