Algoritmo pode ajudar a identificar perfis suicidas para prevenir mortes

Cientistas treinaram um computador para conseguir identificar pessoas com tendências suicidas a partir de dados captados por escaneamento cerebral. Publicado nesta terça-feira (31) pelo periódico Nature Communications, o estudo ainda é considerado modesto mas pode ser muito importante no combate aos sintomas depressivos que levam uma pessoa causar danos severos a si mesma.

O suicídio atualmente é a quarta maior causa de óbitos entre os jovens de 15 a 29 anos no Brasil

Pesquisa sobre Saúde Mental, realizada pela Organização Mundial da Saúde, estima que 800 mil pessoas se suicidam todo ano, algo em torno de uma morte a cada 40 segundos — isso sem levar em consideração as tentativas. Recente levantamento do Ministério da Saúde mostra que o índice cresceu de 10,5 mil para 11,7 mil no Brasil entre 2011 e 2015 e é a quarta maior causa de óbitos entre os jovens de 15 e 29 anos por aqui.

Como é muito difícil prever tais ações — especialmente porque muita gente se sente confortável para falar sobre o assunto — o levantamento pode ser muito importante para a área em um futuro bem próximo.

Algoritmo teve alta precisão na descoberta dos padrões

O estudo contou com 34 voluntários, dos quais metade assumiu ter “pensamentos suicidas” e a outra não. Eles leram 30 palavras que tinham conotações positivas (como “felicidade”), negativas (“crueldade” e afins) e relacionadas à morte (“suicídio”, por exemplo) e pensaram sobre seus significados enquanto eram examinados por um escâner cerebral denominado de fMRI líder da equipe responsável, Marcel Just, professor de psicologia da Carnegie Mellon University.

Cérebro reagiu de forma bem diferente com as palavras “morte”, “problema”, “despreocupado”, “bom”, “elogio” e “crueldade”

Ao refletir sobre um tema, nossos neurônios se comportam de um jeito específico. Ao comparar os padrões, os cientistas conseguem examinar com mais precisão qual a região de nosso cérebro concentra mais atividade. Seis termos mostraram grandes diferenças nos dois grupos: “morte”, “problema”, “despreocupado”, “bom”, “elogio” e “crueldade”.

Cristo Redentor foi um dos símbolos que aderiram ao Setembro Amarelo, mês de prevenção do suicídio

A máquina de aprendizado então definiu os padrões para cada lado e apenas uma pessoa ficou de fora da varredura — justamente quem o algoritmo deveria descobrir de qual “time” ela fazia parte. O computador acertou com uma precisão de 91%. Um segundo teste utilizou os mesmos métodos mas desta vez o desafio era distinguir cada integrante de ambas as posições e o índice de acertos subiu para 94%.

Ainda não pode ser usado para diagnóstico

Ainda que os resultados sejam expressivos, eles ainda não podem ser utilizados de forma clínica. Para isso ele teria que chegar a 100% de precisão, ou seja, o algoritmo teria que ser perfeito. É o que dizem autoridades da área médica.

Especialista afirma que o experimento precisa ser mais amplo, com mais voluntários e problemas específicos

“Há, sem dúvida, (no estudo) uma base biológica para saber se alguém vai se suicidar. Existe base biológica para cada aspecto de nossas vidas mentais, mas a questão é se a base biológica para essas coisas é suficientemente acessível pela fMRI para realmente desenvolver uma prova confiável que você poderia usar em uma configuração clínica", comenta Blake Richards, neurocientista da Universidade de Toronto.

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Richards aponta que a maior limitação dessa pesquisa é o baixo número de participantes. Ainda assim, ele acredita que em breve o algoritmo pode ser utilizado para diagnosticar pessoas com pensamentos suicidas e verificar se os tratamentos para transtornos psiquiátricos estão funcionando. Sua sugestão imediata é aumentar o número de voluntários e as pessoas que possuem problemas mentais específicos.