O algoritmo desenvolvido por brasileiros para tentar prever e evitar suicídios

“Alerta vermelho: você corre o risco de cometer suicídio.” Ao receber este aviso no smartphone, o paciente pode buscar ajuda e evitar o pior. Este é o objetivo de um estudo realizado pela equipe do Laboratório de Psiquiatria Molecular do Hospital de Clínicas de Porto Alegre (HCPA) e divulgado na revista científica Plos One.

Os pesquisadores criaram um algoritmo capaz de analisar textos em busca de sinais de que o autor daquelas anotações possa vir a se matar. Como paciente fictício, a equipe do HCPA utilizou ninguém menos que Virginia Woolf, escritora britânica que tirou a própria vida aos 59 anos.

Um dos responsáveis pelo estudo, o médico psiquiatra e professor Ives Cavalcante Passos, explica que a opção por Virginia Woolf se deve ao histórico da escritora, semelhante ao de várias pessoas que acabam por se matar: sofria de transtorno bipolar e ao longo da vida tivera diversos episódios depressivos seguidos de tentativas de suicídio.

Virginia Woolf tinha a vantagem de ter uma vasta produção de textos pessoais publicados, já que escrevia quase diariamente cartas e anotações em seu diário.

O algoritmo escolhido foi o mesmo utilizado pelos e-mails para identificar quais mensagens devem ir para a caixa de spams e quais devem ficar na caixa de entrada.

O primeiro passo foi “ensinar” o algoritmo a identificar cartas e anotações relacionadas ao desfecho do suicídio. Para isso, foram utilizados textos escritos por Virginia Woolf dentro dos dois meses anteriores à sua morte.

Este corte temporal foi determinado pelos médicos, que entendem que neste período ela já havia entrado em um estágio crítico para o risco do suicídio.

Depois que o sistema estava treinado, ele foi aplicado aleatoriamente em diversos textos da romancista, escritos tanto em períodos pré-tentativas de suicídio como em outros períodos em que ela estava fora de risco.

O resultado é que o algoritmo acertou em 80% dos casos. Ou seja, a cada 100 textos analisados, em 80 ele apontou corretamente o desfecho: se Virgínia iria ou não tentar se matar nos próximos meses.

Segundo Passos, a ideia é que, no futuro, a mesma ferramenta possa ser transplantada para um aplicativo capaz de analisar tudo aquilo que escrevemos no smartphone, como mensagens no WhatsApp e em redes sociais, e que iria emitir um alerta caso haja risco de suicídio.

Mas o médico lembra que o algoritmo é individualizado, já que o padrão de escrita de cada pessoa é diferente. Ou seja, o algoritmo construído para Virginia Woolf funciona apenas para Virginia Woolf.

Além disso, a ferramenta só pode ser aplicada em pacientes que já tentaram se matar, justamente porque precisa ser treinada com base em eventos prévios. Como explica o professor, o principal fator de risco para suicídio é justamente já ter tentado suicídio.

Mais do que isso, as pessoas costumam deixar sinais de que vão se matar: “Essa pessoa que dá pistas, que fala que vai se matar, que escreve uma carta de suicídio, ou o aluno que no colégio busca o coordenador ou fala pro amiguinho que pode tentar se matar, essa pessoa a gente tem que olhar com calma. Ela pode realmente se matar”.

No futuro, o modelo criado pela equipe de Porto Alegre poderá se tornar ainda mais preciso pela inclusão de outros fatores de risco, como o sexo do paciente (no Brasil os homens se matam 4 vezes mais do que as mulheres), histórico de suicídio na família ou consumo de álcool ou outras drogas.

O professor não descarta que o aplicativo possa analisar inclusive variações no fenótipo digital do usuário, como o tom de voz ao telefone ou a velocidade de digitação.

Para o médico, este tipo de algoritmo deve tornar a medicina mais preventiva: “Hoje o sujeito chega deprimido no meu consultório. Imagina que no futuro talvez ele chegue muito antes. Não vamos tratar o episódio depressivo, vamos prevenir o episódio depressivo”.

O trabalho compôs a dissertação de mestrado de Gabriela de Ávila Berni e contou com a supervisão do professor Flávio Kapczinski, da McMaster University.

LEIA A REPORTAGEM COMPLETA NA BBC.

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