Inteligência artificial na psiquiatria

Mais um exemplo de como a inteligência artificial pode ser grande e promissora aliada da medicina: neurocientistas brasileiros e australianos utilizaram a tecnologia para identificar, a partir de imagens da atividade cerebral, pacientes que possuem transtorno obsessivo-compulsivo (TOC), um transtorno mental crônico e debilitante que afeta cerca de 3% da população mundial.

O TOC é caracterizado por pensamentos intrusivos e indesejados (obsessões) e um estado de ansiedade que é momentaneamente aliviado por comportamentos compulsivos como lavar as mãos várias vezes seguidas ou conferir repetidamente se uma tarefa foi realizada – fechar a torneira, por exemplo. Com os avanços dos métodos de neuroimagem, que permitem o estudo da estrutura e função do cérebro humano, sabe-se que pacientes com esse transtorno apresentam funcionamento cerebral anormal, o que leva aos sintomas da doença.

Juntando os universos da inteligência artificial e da neurociência, pesquisadores do Instituto D’Or de Pesquisa e Ensino, da Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ) e da Universidade de Monash, na Austrália, investigaram se máquinas são capazes de diferenciar, a partir de imagens da atividade neural, pessoas que possuem o transtorno das saudáveis. Os achados foram publicados no mês de abril na revista Neuroimage: Clinical.

Participaram da pesquisa 18 pacientes com TOC e 18 pessoas sem o transtorno, que formaram o grupo controle. Dentro de uma máquina de ressonância magnética, os indivíduos escutavam, utilizando fones de ouvido, frases elaboradas para provocar emoções específicas, como culpa, compaixão, raiva e nojo, além de frases neutras. Eis um exemplo de frase usada para provocar culpa: “Sua mãe ligou dizendo que não se sentia bem. Você a ignorou, e, no dia seguinte, ela faleceu”.

Emoções assim são fundamentais para entender o TOC. “Elas estão muito presentes nos relatos dos pacientes, e estão por trás dos sintomas do transtorno”, explica o psiquiatra Leonardo Fontenelle, pesquisador do Instituto D’Or e da UFRJ e um dos autores do estudo.

 

Aprendizado de máquina

No experimento, o aparelho de ressonância registrou a atividade cerebral dos participantes ao escutar as diferentes frases. Em seguida, um computador analisou essas imagens, identificando áreas do cérebro que melhor diferenciam pessoas com e sem o transtorno em cada situação.

Algumas das áreas que melhor diferenciaram a atividade cerebral entre pacientes e controles durante as emoções de culpa (vermelho), compaixão (azul), raiva (verde), nojo (rosa) e todas analisadas de maneira combinada (amarelo). Imagem ilustrativa. (Créditos da imagem: Instituto D'Or)

Por exemplo, quando o sentimento em questão era a culpa, verificou-se que a principal diferença entre pacientes e controles estava no giro pós-central esquerdo e no giro angular – observando-os, o computador foi capaz de diferenciar corretamente os dois grupos em 86% dos casos. Já para compaixão, a área cerebral que melhor discriminou os dois grupos de indivíduos foi o córtex cingulado anterior dorsal, com mais de 94% de taxa de acerto.

Nas situações de raiva, o algoritmo identificou, com acurácia superior à 86%, o núcleo caudado e os giros angular, paracingulado e pré-central. Por fim, quando sentiam nojo, as áreas cerebrais que melhor diferenciavam pacientes de controles foram o núcleo acúmbens esquerdo e córtex frontal médio, com quase 90% de acurácia. Ao analisar todas essas emoções ao mesmo tempo, a pesquisa identificou o núcleo acúmbens, o giro lingual e o giro temporal médio como principais regiões para diferenciar pessoas com e sem TOC, com acurácia acima de 83%.

Segundo Fontenelle, algumas áreas cerebrais apontadas no estudo, como núcleo acúmbens, núcleo caudado, córtex frontal e córtex cingulado, são velhas conhecidas por sua relação com o TOC. Por outro lado, o papel de outras áreas cerebrais, como os giros pré e pós-central e angular, ainda não é claro e precisa ser melhor explorado. “Pode ser que essas áreas sejam confirmadas por estudos futuros e se tornem possíveis alvos terapêuticos contra o transtorno”, destaca o psiquiatra.

Perguntado acerca do futuro da relação entre inteligência artificial e psiquiatria, Fontenelle é cauteloso. “Nossos diagnósticos ainda são muito dependentes da avaliação clínica, da conversa com o paciente. Por isso, ainda não vejo a inteligência artificial ajudando no diagnóstico do TOC. Por outro lado, tenho confiança de que, em um futuro próximo, essa tecnologia pode nortear o planejamento do tratamento, indicando que abordagem terapêutica – tipo de medicamento ou terapia comportamental, por exemplo – tem mais chance de sucesso em cada paciente, caso a caso, com base na assinatura neural dos pacientes”, aposta.

(créditos da imagem: starline / Freepik)