Inteligência artificial como suporte terapêutico

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Inteligência artificial como suporte terapêutico
A inteligência artificial (IA) pode detectar de forma confiável emoções com base em expressões faciais
em situações psicoterapêuticas. Estes são os resultados de um estudo de viabilidade realizado por
pesquisadores da Faculdade de Psicologia e das Clínicas Psiquiátricas Universitária (UPK) da
Universidade de Basileia. O sistema de IA também é capaz de prever de forma confiável o sucesso
terapêutico em pacientes com patologia de personalidade limítrofe.
O rosto é um espelho para o estado emocional de uma pessoa. A interpretação das expressões faciais
como parte da psicoterapia ou da pesquisa psicoterapêutica, por exemplo, é uma maneira muito eficaz
de caracterizar como uma pessoa está se sentindo naquele momento particular. Na década de 1970, o
psicólogo Paul Ekmann desenvolveu um sistema de codificação padronizado para atribuir emoções
básicas, como felicidade, nojo ou tristeza a uma expressão facial em uma imagem ou sequência de
vídeo.
“O sistema de Ekman é muito difundido e representa um padrão na pesquisa de emoções psicológicas”,
diz o Dr. Martin Steppan, psicólogo da Faculdade de Psicologia da Universidade de Basileia.
Mas o processo de analisar e interpretar expressões faciais gravadas como parte de projetos de
pesquisa ou psicoterapia é extremamente demorado, e é por isso que os especialistas em psiquiatria
geralmente usam métodos indiretos menos confiáveis, como medições de condutância da pele, que
também podem ser uma medida de excitação emocional.
“Queríamos descobrir se os sistemas de IA podem determinar de forma confiável os estados emocionais
dos pacientes em gravações de vídeo”, diz Martin Steppan, que desenvolveu o estudo junto com o
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professor emérito Klaus Schmeck, Dr. Ronan Zimmermann e o Dr. Lukas Furer, do UPK. Os
pesquisadores publicaram suas descobertas na revista Psychopathology.
Nenhuma expressão facial pode escapar da IA
Os pesquisadores usaram redes neurais artificiais disponíveis gratuitamente que foram treinadas na
detecção de seis emoções básicas (felicidade, surpresa, raiva, nojo, tristeza e medo) usando mais de
30.000 fotos faciais. Este sistema de IA então analisou dados de vídeo de sessões de terapia com um
total de 23 pacientes com patologia de personalidade limítrofe no Centro de Computação Científica da
Universidade de Basileia. O computador de alto desempenho teve que processar mais de 950 horas de
gravações de vídeo para este estudo.
Os resultados foram surpreendentes: as comparações estatísticas entre a análise de três terapeutas
treinados e o sistema de IA mostraram um nível notável de concordância. O sistema de IA avaliou as
expressões faciais de forma tão confiável quanto um ser humano, mas também foi capaz de detectar até
mesmo as emoções mais fugazes dentro da faixa de milissegundos, como um breve sorriso ou
expressão de nojo.
Os resultados foram surpreendentes: as comparações estatísticas entre a análise de três terapeutas
treinados e o sistema de IA mostraram um nível notável de concordância. O sistema de IA avaliou as
expressões faciais de forma tão confiável quanto um ser humano, mas também foi capaz de detectar até
mesmo as emoções mais fugazes dentro da faixa de milissegundos, como um breve sorriso ou
expressão de nojo.
Esses tipos de micro expressões têm o potencial de serem perdidas pelos terapeutas ou só podem ser
percebidas subconscientemente. O sistema de IA é, portanto, capaz de medir emoções fugazes com um
aumento do nível de sensibilidade em comparação com terapeutas treinados.
A comunicação interpessoal ainda é fundamental
A análise de IA também descobriu algo bastante inesperado. Pacientes que demonstraram envolvimento
emocional e sorriram no início de uma sessão de terapia cancelaram sua psicoterapia com menos
frequência do que pessoas que pareciam emocionalmente não envolvidas com seu terapeuta. Esse
sorriso “social” poderia, portanto, ser um bom preditor de sucesso da terapia em uma pessoa com
sintomas de patologia da personalidade limítrofe.
“Ficamos realmente surpresos ao descobrir que sistemas de IA relativamente simples podem alocar
expressões faciais para seus estados emocionais de forma tão confiável”, diz Martin Steppan.
A IA pode, portanto, tornar-se uma ferramenta importante em terapia e pesquisa. Os sistemas de IA
poderiam ser usados na análise de gravações de vídeo existentes a partir de estudos de pesquisa, a fim
de detectar momentos emocionalmente relevantes em uma conversa com mais facilidade e mais
diretamente. Essa capacidade também pode ajudar a apoiar a supervisão de psicoterapeutas.
“No entanto, o trabalho terapêutico ainda é principalmente sobre as relações humanas e continua sendo
um domínio humano”, diz Steppan. “Pelo menos por enquanto.”
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Publicação original
Martin Steppan, Ronan Zimmermann, Lukas Furer, Matthew Southward, Julian Koenig, Michael Kaess,
Johann Roland Kleinbub, Volker Roth Klaus Schmeck 
Classificadores de emoções faciais em pesquisa de psicoterapia: um estudo de prova de conceito 
 Psicopatologia (2023), doi: 10.1159/000534811
https://karger.com/psp/article/doi/10.1159/000534811/870243/Machine-Learning-Facial-Emotion-Classifiers-in