AI pode detectar PTSD de sua voz

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AI pode detectar PTSD de sua voz
Em um novo estudo, os pesquisadores desenvolveram um novo programa de computador para ajudar a
diagnosticar o transtorno de estresse pós-traumático (TEPT) em veteranos, analisando suas vozes.
Eles descobriram que a ferramenta de inteligência artificial (IA) poderia ajudar a distinguir entre as vozes
daqueles com ou sem TEPT. A precisão foi de 89%.
A pesquisa foi conduzida por uma equipe da NYU School of Medicine.
Pesquisas mostram que mais de 70% dos adultos experimentam trauma em algum momento de suas
vidas, e cerca de 12% das pessoas sofrem de TEPT.
Os principais sintomas incluem angústia forte e persistente quando lembrados de um evento
desencadeante.
Atualmente, um diagnóstico de TEPT é determinado por entrevista clínica ou uma avaliação de
autorrelato, mas ambos inerentemente propensos a vieses.
É importante desenvolver marcadores físicos mais objetivos, mensuráveis e físicos de PTSD.
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No estudo atual, a equipe usou uma técnica de aprendizado de máquina chamada florestas aleatórias
para resolver o problema.
A IA tem a capacidade de “aprender” como classificar os indivíduos com base em exemplos.
Ele pode construir regras de “decisão” e modelos matemáticos que permitem a tomada de decisões com
maior precisão.
A equipe registrou pela primeira vez entrevistas diagnósticas padrão de 53 veteranos do Iraque e do
Afeganistão que tinham TEPT relacionado ao serviço militar e 78 veteranos que não tinham a doença.
As gravações foram então alimentadas em software de voz para gerar 40.526 recursos baseados em
fala capturados em curtos surtos de conversa.
O programa florestal aleatório vinculou padrões de características específicas de voz com TEPT,
incluindo fala menos clara e um tom metálico sem vida.
Essas características foram relatadas há muito tempo como sintomas de TEPT porque os eventos
traumáticos mudam os circuitos cerebrais que controlam a emoção e o tônus muscular, o que pode
afetar a voz de uma pessoa.
O software poderia analisar palavras, em combinação com frequência, ritmo, tom e características
articulatórias da fala.
Isso pode ajudar a inferir o estado do orador, como emoção, sentimento, cognição, saúde, saúde mental
e qualidade da comunicação.
A equipe descobriu que o programa poderia distinguir entre as vozes daqueles com ou sem TEPT com
89% de precisão.
A equipe planeja treinar a ferramenta de voz AI com mais dados e validá-la em uma amostra
independente. Eles esperam solicitar a aprovação do governo para usar a ferramenta clinicamente para
o TEPT.
O principal autor do estudo é Adam Brown, Ph.D., professor assistente adjunto do Departamento de
Psiquiatria da NYU School of Medicine.
O estudo foi publicado na revista Depression and Anxiety.
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