Uma equipa de cientistas da Universidade Tecnológica de Nanyang, em Singapura, desenvolveu um programa de computador que pode ser usado para identificar pessoas com risco aumentado de depressão.
Nos ensaios feitos, que usaram dados de grupos de participantes deprimidos e saudáveis, o programa alcançou uma precisão de 80% na deteção das pessoas com alto risco de depressão e daquelas sem risco.
Alimentado por inteligência artificial, o programa, chamado Ycogni, rastreia o risco de depressão através da análise da atividade física, padrões de sono e ritmos circadianos, a partir de dados de dispositivos que os indivíduos usam e medem os seus passos, frequência cardíaca, gasto de energia e dados de sono. Dispositivos estes que, segundo as estimativas, são usados por quase um mil milhões de pessoas em todo o mundo.
Diagnóstico mais rápido da depressão
A depressão afeta 264 milhões de pessoas a nível global e fica por diagnosticar e tratar em metade de todos os casos, de acordo com a Organização Mundial da Saúde. Dados que a pandemia pode estar a agravar.
Para desenvolver o modelo Ycogni, os cientistas realizaram um estudo que envolveu 290 adultos trabalhadores em Singapura e que usaram dispositivos Fitbit Charge dois a 14 dias consecutivos, tendo completado dois inquéritos de saúde, que rastreavam os seus sintomas depressivos, no início e no final do estudo.
Josip Car, colíder do estudo, considera que o estudo “mostrou, com sucesso, que podemos aproveitar os dados dos sensores de wearables para ajudar na deteção do risco de depressão”.
Para Georgios Christopoulos, também ele colíder deste trabalho, “este é um estudo que esperamos possa vir a estabelecer a base do uso de tecnologia vestível para ajudar indivíduos, investigadores, profissionais de saúde mental e formuladores de políticas a melhorar o bem-estar mental. Mas numa aplicação mais genérica e futurista, acreditamos que tais sinais poderiam ser integrados com iniciativas de Smart Cities: imagine um hospital ou uma unidade militar que poderia usar estes sinais para identificar pessoas em risco”.
Sinais vitais associados a sintomas depressivos
Além de poder determinar com precisão se os indivíduos tinham maior risco de depressão, os especialistas associaram com sucesso certos padrões de comportamento dos participantes a sintomas depressivos, que incluem sentimentos de desamparo e falta de esperança, perda de interesse nas atividades diárias e alterações no apetite ou peso.
Ao analisar as suas descobertas, verificaram que aqueles que tinham frequências cardíacas mais variadas entre as 2h00 e as 4h00 e entre as 4h00 e 6h00, tendiam a ser propensos a sintomas depressivos mais graves, uma observação confirma dados de estudos anteriores, que afirmavam que alterações na frequência cardíaca durante o sono podem ser um marcador fisiológico válido para a depressão.
O estudo associou ainda padrões de sono menos regulares, como horários variados de acordar e dormir, a uma maior tendência a ter sintomas depressivos. É que, embora os ritmos dos dias de semana sejam determinados sobretudo pela rotina de trabalho, a capacidade de seguir essa rotina diferencia melhor os indivíduos deprimidos e saudáveis, com as pessoas saudáveis a demonstrarem uma maior regularidade nos horários de acordar e dormir.
“Estamos ansiosos para expandir a nossa pesquisa e incluir outros sinais vitais na deteção do risco de depressão, como a temperatura da pele. Ajustar o nosso programa pode ajudar a facilitar a deteção precoce, discreta, contínua e económica da depressão na população em geral”, refere Car.
Segundo Christopoulos, a equipa está ainda a trabalhar na expansão para outros tipos de estado psicológico, “como fadiga mental, que parece ser um problema alarmante hoje em dia. Os wearables também podem fazer parte do sistema de feedback que pode ajudar os terapeutas a avaliar melhor o estado psicológico dos seus pacientes”.
