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É possível identificar estresse pós-traumático por dados de texto

03 de maio de 2022 (Bibliomed). Pesquisadores da Universidade de Alberta treinaram um modelo de aprendizado de máquina para identificar pessoas com transtorno de estresse pós-traumático (TEPT) com 80% de precisão, analisando dados de texto. O modelo poderá um dia servir como uma ferramenta de triagem acessível e barata para apoiar os profissionais de saúde na detecção e diagnóstico de TEPT ou outros distúrbios de saúde mental por meio de plataformas de telessaúde.

A análise de sentimentos envolve pegar um grande corpo de dados, como o conteúdo de uma série de tweets, e categorizá-los - por exemplo, ver quantos estão expressando pensamentos positivos e quantos estão expressando pensamentos negativos.

O texto no conjunto de dados da USC foi coletado por meio de 250 entrevistas semiestruturadas conduzidas por uma personagem artificial, Ellie, em videoconferências com 188 pessoas sem TEPT e 87 com TEPT. Os pesquisadores conseguiram identificar indivíduos com TEPT por meio de escores que indicavam que sua fala apresentava principalmente respostas neutras ou negativas.

O processo é, sem dúvida, complexo. Por exemplo, mesmo uma frase simples como "Eu não odiei isso" pode ser um desafio para categorizar, explicaram os autores da pesquisa. No entanto, o fato de terem conseguido coletar informações sobre quais indivíduos tinham TEPT apenas a partir dos dados de texto abre a porta para a possibilidade de aplicar modelos semelhantes a outros conjuntos de dados com outros transtornos de saúde mental em mente.

As próximas etapas envolvem a integração de outros tipos de dados, como fala ou movimento, o que pode ajudar a enriquecer o modelo. Além disso, alguns distúrbios neurológicos, como Alzheimer, bem como alguns distúrbios de saúde mental, como esquizofrenia, têm um forte componente de linguagem, tornando-os outra área potencial para análise.

Fonte: Frontiers in Psychiatry. DOI: 10.3389/fpsyt.2021.811392.

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