Para pessoas que lutam para superar o vício, uma boa terapia pode ser extremamente benéfica. Mas uma terapia ruim é pior do que nenhuma terapia.

O desafio é saber diferenciar. Os conselheiros praticantes raramente recebem feedback, portanto, é difícil para eles saber se estão fornecendo o tratamento ideal para seus pacientes.

O professor nordestino Tad Hirsch está trabalhando para mudar isso. Ele desenvolveu um sistema que registra as sessões de aconselhamento e as avalia, gerar um boletim escolar para terapeutas.

A tecnologia já está em uso em uma clínica de treinamento universitária e uma rede de instalações de tratamento de dependência de opióides. Depois de ampliado, o sistema poderia criar um novo padrão de tratamento para a terapia e levar à melhoria da saúde mental de pacientes em todo o mundo.

É assim que funciona:Hirsch e seus colaboradores começaram gravando 356 sessões de aconselhamento. A partir dessas sessões, eles retiraram 300, 000 declarações e as compilou em um banco de dados. Em seguida, uma equipe de especialistas em psicologia examinou as declarações e as codificou.

A codificação é um processo analítico no qual os dados são categorizados. Nesse caso, os especialistas codificaram declarações com base em quão estreitamente se alinham com as técnicas usadas em entrevistas motivacionais, um tipo de psicoterapia.

Próximo, os pesquisadores usaram o conjunto de dados codificado para treinar um modelo de aprendizado de máquina. Esta é uma forma de inteligência artificial. Depois que o modelo é treinado, o resultado é um sistema que pode gravar uma sessão de aconselhamento, criar uma transcrição do que foi dito, analise a transcrição, avalie a sessão, e fornecer feedback específico aos médicos.

Em outras palavras, um computador está avaliando os terapeutas e dizendo-lhes como podem melhorar.

Como os terapeutas reagem ao serem avaliados por uma máquina? Hirsch e seus colaboradores concluíram recentemente um estudo para descobrir, testando a tecnologia com 21 conselheiros. Os resultados foram extremamente positivos.

"Descobrimos isso em toda a linha, todos viram valor no que estávamos fazendo, "disse Hirsch, um professor de design da Northeastern cuja pesquisa se concentra na interseção do design, Engenharia, e justiça social.

"Os médicos descreveram a tecnologia como precisa, perspicaz, e útil. Eles também acharam que a ferramenta era particularmente valiosa para treinamento, como uma forma de fornecer feedback aos conselheiros à medida que eles eram certificados, "Hirsch disse.

Os terapeutas também expressaram um alto grau de confiança no modelo de aprendizado de máquina. Hirsch disse que isso provavelmente se deve ao fato de os avanços na inteligência artificial terem sido amplamente cobertos pelas notícias, e o público geralmente tem uma visão positiva da tecnologia. Mais, como Hirsch disse que um terapeuta disse, "É difícil discutir com um computador."

E embora o modelo de aprendizado de máquina avalie as sessões de terapia com cerca de 90 por cento de precisão em comparação com um especialista humano, Hirsch adverte que o sistema não é infalível. E as apostas são altas.

"Isso é diferente de quando a Netflix faz uma recomendação de filme de que você não gosta, "Disse Hirsch. Ele encoraja os terapeutas a falar se discordarem da avaliação da máquina e a usar o boletim como um trampolim para aprimorar sua prática.

"Como designers, queremos garantir que as previsões que nossos modelos estão fazendo sejam contextualizadas, de modo que as pessoas possam entender como esses sistemas estão funcionando bem o suficiente para interpretar as descobertas e os resultados que podem estar vendo, em vez de apenas considerá-los pelo valor de face, "Hirsch disse.