A saúde mental e os distúrbios neurológicos são uma epidemia crescente. Nos E.U.A., quase uma em cada cinco pessoas tem um problema de saúde mental.

No entanto, há uma crescente escassez de profissionais de saúde mental para tratar adequadamente essa necessidade. Em 2025, estima-se que a demanda por psiquiatras pode superar a oferta em até 15, 600 psiquiatras. Para ajudar os médicos com recursos limitados a apoiar o número crescente de pacientes que procuram tratamento, o campo de pesquisa da Psiquiatria Computacional aplica abordagens baseadas em dados e métricas à psiquiatria para estudar o pensamento, emoção, e comportamento.

Em janeiro de 2017, A IBM fez a declaração ousada de que dentro de cinco anos, os profissionais de saúde podem aplicar IA para entender melhor como as palavras e a fala abrem uma janela clara para a nossa saúde mental. Quase dois anos depois, já estamos vendo resultados iniciais promissores. Desde então, o trabalho e a pesquisa que fizemos solidificaram nossa posição:dados individualizados - da fala à escolha das palavras, ao texto escrito e aos indicadores fisiológicos - juntamente com a IA podem ser a chave para ajudar os profissionais de saúde a entender melhor nossas próprias mentes.

Durante o ano passado, equipes da IBM Research colaboraram com os médicos para publicar as seguintes pesquisas neste espaço, tudo isso demonstra o potencial da IA ​​e da fala para ajudar a informar os profissionais e ajudá-los a pintar uma imagem mais detalhada do que está acontecendo em nossas mentes.

• Fizemos progresso na construção de algoritmos de IA para ajudar a informar os médicos sobre o estado mental dos usuários com base na complexidade estrutural de suas sentenças, o que pode apontar para padrões de comprometimento cognitivo.
• Também provamos que a IA e o aprendizado de máquina podem ser usados ​​para ajudar os médicos a identificar padrões críticos de linguagem que determinam, com 95 por cento de precisão, amostras de fala que tradicionalmente correspondem a pacientes esquizofrênicos vs. aquelas que correspondem a indivíduos considerados mais propensos a sofrer psicose por profissionais de saúde ou controles saudáveis. Especificamente, mudanças na coerência do discurso (a maneira como o significado é estabelecido entre as frases), bem como na riqueza do discurso (o contexto adicionado em torno das palavras) podem indicar esquizofrenia de forma proeminente.
• Desenvolvemos uma maneira de usar o aprendizado de máquina para automatizar rapidamente a análise da fala verbal e alertar os médicos, com mais de 83 por cento de precisão, da possibilidade de episódios psicóticos dentro de coortes que foram identificadas como mais propensas a sofrer psicose, independentemente do protocolo de diagnóstico. Isso pode ser vital para ajudar os profissionais a prever psicose antes que os sintomas comecem a aparecer, já que mudanças sutis na linguagem podem apontar para ele antes mesmo de seu início completo.

Imaginamos um futuro em que essas tecnologias possam ser colocadas nas mãos de profissionais de saúde mental e, em última análise, capacitá-los a fazer seu trabalho de forma mais inteligente, com maior confiança, e com a capacidade de tratar eficazmente um volume crescente de pacientes com os dados certos ao seu alcance.

Embora seja um grande progresso, isso ainda é apenas a ponta do iceberg. Continuamos a refinar e desenvolver ainda mais essas técnicas, e expandir seu uso para ajudar os médicos a ter uma visão ainda mais ampla do que pode estar acontecendo no cérebro de um indivíduo quando se trata de saúde mental e distúrbios neurológicos. Esperançosamente, Em breve, os profissionais de saúde poderão usar a fala com frequência para explorar o poder da IA ​​e fazer diagnósticos mais informados.

Esta história foi republicada por cortesia da IBM Research. Leia a história original aqui.