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AI ajuda a detectar mudanças na saúde mental do paciente

AI ajuda a detectar mudanças na saúde mental do paciente

Um estudo recente conduzido pelo Laboratório de Interpretação e Análise de Sinal da USC (SAIL) em colaboração com a Universidade da Califórnia, em Los Angeles, sugere que a IA pode decifrar com precisão a saúde mental das pessoas a partir da fala.

Os pesquisadores analisaram dados de voz de pessoas com doenças mentais graves, incluindo transtorno bipolar, esquizofrenia e transtornos depressivos maiores. Os indivíduos e médicos usaram a voz interativa MyCoachConnect e a ferramenta móvel criada por pesquisadores da UCLA para fornecer notas de voz sobre seus estados de saúde mental.

Com esses dados, os pesquisadores usaram IA para detectar mudanças nos estados clínicos e AI produziu classificações semelhantes a como os médicos classificariam seus pacientes. Impressionante, certo?

“O aprendizado de máquina nos permitiu iluminar as várias dimensões clinicamente significativas do uso da linguagem e dos padrões vocais dos pacientes ao longo do tempo e personalizados em cada nível individual,” disse o Dr. Shri Narayanan, autor sênior e diretor do USC SAIL.

Isso poderia ajudar a detectar se o tratamento está melhorando ou piorando a saúde mental dos pacientes. Além disso, diferentes estratégias podem ser empregadas para estudar e analisar a saúde mental dos pacientes para encontrar o que funciona melhor para a melhoria de um determinado paciente.

“Ouvir as pessoas sempre foi o cerne da psiquiatria. Nossa abordagem se baseia nessa técnica fundamental para ouvir o que as pessoas estão dizendo usando a IA moderna. Esperamos que isso nos ajude a entender melhor como nossos pacientes estão se saindo e a transformar os cuidados de saúde mental para serem mais personalizados e proativos de acordo com as necessidades de um indivíduo ”. disse o autor principal do estudo, Dr. Armen Arevian, Diretor do Laboratório de Inovação do Jane and Terry Semel Institute.

Além do diagnóstico do paciente, a IA poderia ser usada para detectar a empatia dos conselheiros em adicção em treinamento, para que eles pudessem aprimorar suas habilidades de aconselhamento para fornecer uma consulta melhor.

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