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Machine learning & AI

Modelo de machine learning identifica sinais de depressão em postagens sociais

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Pesquisadores desenvolvem modelo de machine learning para detecção de depressão em redes sociais

São Paulo — InkDesign News — Pesquisadores da Iowa State University utilizaram machine learning para criar um modelo capaz de detectar sintomas de depressão a partir de postagens em redes sociais, destacando o potencial da inteligência artificial no suporte à saúde mental.

Contexto da pesquisa

Com a crescente prevalência de doenças mentais, como a depressão, a detecção precoce e o tratamento adequado se tornam fundamentais. De acordo com o National Institute of Mental Health (NIMH), aproximadamente 21 milhões de adultos nos EUA, ou 8,3% da população, passaram por um episódio depressivo em 2021. A pesquisa liderada pela professora assistente Wenli Zhang visa oferecer uma abordagem alternativa para identificar esses sintomas.

Método proposto

O modelo desenvolvido é classificado como um “deep knowledge-aware depression detection framework”. Ele utiliza técnicas avançadas de deep learning para identificar padrões em postagens de redes sociais, comparando terminologias médicas sobre depressão com os conteúdos postados pelos usuários. Para isso, a equipe trabalhou com mais de 1,3 milhões de postagens arquivadas do Reddit e 2.500 entradas do WebMD.

“O modelo pode detectar sintomas de depressão e fatores de risco utilizando dados de diferentes plataformas de redes sociais.”
(“The model can detect depression symptoms and risk factors using data from different social media platforms.”)

— Wenli Zhang, Professora Assistente, Iowa State University

Resultados e impacto

O modelo demonstrou um diferencial em relação a pesquisas anteriores, que se concentravam apenas na análise de sentimentos positivos ou negativos. Neste trabalho, a análise é mais robusta, eliminando a confusão causada por reclamações não relacionadas à saúde mental. Além disso, o modelo poderá ser usado para coletar dados populacionais ao longo do tempo, permitindo a análise de correlações com eventos históricos, como guerras e pandemias.

“Estamos ampliando nosso modelo para incluir outros aspectos da saúde, como diabetes e doenças cardíacas.”
(“We are expanding our model to include other aspects of health, such as diabetes and heart disease.”)

— Wenli Zhang, Professora Assistente, Iowa State University

Embora a pesquisa ofereça um método inovador para a detecção da depressão, também levanta questões éticas e preocupações de privacidade. Zhang ressalta a importância de obter consentimento explícito para a coleta de dados e a conformidade com regulamentações de privacidade.

As implicações desta pesquisa vão além do âmbito individual, podendo beneficiar profissionais de saúde pública e formuladores de políticas. O modelo também poderá ajudar as empresas de redes sociais a identificar usuários em risco e encaminhá-los para os devidos serviços de saúde mental.

Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)

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Tiago F Santiago

Tiago F. Santiago é Analista de Marketing na C2HSolutions, onde, em sua atuação fixa, combina estratégia e tecnologia para impulsionar soluções digitais. Paralelamente, dedica-se como hobby à InkDesign News, contribuindo com a criação de notícias e conteúdos jornalísticos. Apaixonado por programação, ele projeta aplicações web e desenvolve sites sob medida, apoiando-se em sua sólida expertise em infraestrutura de nuvem — dominando Amazon Web Services, Microsoft Azure e Google Cloud — para garantir que cada projeto seja escalável, seguro e de alta performance. Sua versatilidade e experiência técnica permitem-lhe transformar ideias em produtos digitais inovadores.

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