Sistema baseado em IA detecta depressão a partir de reações corporais involuntárias

Uma equipe multidisciplinar da Universidade do Sul da Califórnia, composta por engenheiros, neurocientistas, linguistas e psiquiatras, criou o projeto PRECOG para abordar as limitações dos diagnósticos psiquiátricos atuais, que dependem de questionários subjetivos e autorrelatos. Em experimentos, voluntários leram 160 declarações emocionalmente variadas e indicaram concordância ou discordância enquanto suas respostas fisiológicas eram registradas continuamente por meio de três tipos de sensores: um eletroencefalograma (EEG) de 64 canais que mede a atividade elétrica cerebral, um rastreador ocular infravermelho que monitora o olhar e medições de condutância da pele para avaliar a composição do suor. Redes neurais profundas analisaram os dados coletados e identificaram padrões estáveis associados a transtornos depressivos. A decodificação do EEG mostrou que as anomalias mais pronunciadas no processamento de palavras negativas ocorrem no cérebro entre 300 e 600 milissegundos após a leitura, enquanto a análise do olhar revelou que indivíduos saudáveis exibem padrões claros de movimento ocular horizontal em direção à opção 'discordo' ao ler frases negativas, ao passo que pacientes deprimidos mostram movimentos caóticos, dispersos ou inibidos. O processamento matemático dos dados de condutância da pele também detectou respostas autonômicas alteradas a palavras estressantes, relacionadas à atividade do sistema nervoso simpático. A nova plataforma de inteligência artificial (IA) destina-se a servir como ferramenta de apoio para psiquiatras em exercício, potencialmente melhorando a previsão de estados de crise com base em parâmetros biológicos precisos. A informação é puramente educacional, baseada em pesquisa científica, e não é uma recomendação médica pessoal.