Uma equipe de pesquisadores da Universidade do Chile criou um algoritmo baseado na identificação de biomarcadores na narração falada, tanto de pessoas que tiveram seu primeiro episódio de psicose, como de pacientes crônicos com essa doença, demonstrando que eles têm potencial para serem usados como uma ferramenta de diagnóstico psiquiátrico.
Uma equipe liderada por Alicia Figueroa-Barra, linguista e professora do Departamento de Psiquiatria Sul, criou um algoritmo que busca prever a probabilidade de desenvolver esquizofrenia por meio da identificação de biomarcadores na narração falada.
O trabalho, publicado na revista Nature Schizophrenia, inclui a análise de 133 entrevistas abertas que foram realizadas tanto com pessoas saudáveis como com indivíduos que tiveram seu primeiro episódio de psicose e pacientes já diagnosticados com esquizofrenia. Os pesquisadores transcreveram manualmente todas as entrevistas clínicas e fenomenológicas “para fazer um pré-processamento para extrair algumas palavras que ‘geram ruído no modelo'”.
Há cerca de dez anos, explica a também pós-doutoranda do Instituto de Neurociências Biomédicas e pesquisadora do Núcleo Milenio para Melhoria da Saúde Mental de Adolescentes e Jovens (Imhay), a linguagem vem sendo incorporada como parte da avaliação clínica de pacientes psiquiátricos, «não apenas como dimensão comunicativa do sujeito, mas como parte de seus sintomas». Nesse sentido, este trabalho é relevante «não só porque está em sintonia com as pesquisas mais recentes em psiquiatria em muitas partes do mundo, mas também é o primeiro a ser feito com hispanofalantes».
Sobre a criação do algoritmo para análise automática, outro dos participantes, o professor Mauricio Cerda, engenheiro de computação e especialista em processamento de sinais e imagens, explica que uma medição «manual» de informações «tem muita variabilidade», para a qual «vimos como sistematizar as diferenças entre os grupos estudados -saudável, primeiro episódio e crônico-, para ver se são estatisticamente significativas e aí testamos uma série de variáveis».
O valor preditivo da coerência semântica
As variáveis estudadas pela equipe foram agrupadas em três áreas: fluência verbal, produtividade verbal e coerência semântica. A primeira aponta para a continuidade discursiva e inclui elementos como pausas e hesitações. A produtividade verbal refere-se à capacidade de pronunciar uma série de palavras e frases, como o número total de palavras e palavras diferentes por frase, comprimento médio das palavras e contagem de determinantes ou pronomes. E a coerência semântica consiste na organização lógica do significado no discurso por meio de estruturas linguísticas inter-relacionadas.
O professor Cerda explica que nos três níveis existem características mais importantes do que outras: «Numa pessoa com esquizofrenia, o que se altera é a estrutura do pensamento, que se reflete de diferentes maneiras. Por exemplo, ao prever se uma pessoa com um primeiro episódio psicótico irá progredir para esquizofrenia, a coerência é um fator muito mais significativo do que outros».
Ao ter as características definidas, detalha Cerda, «treinamos um algoritmo de classificação automática com um primeiro subconjunto de entrevistas e depois medimos a precisão em um subconjunto diferente de entrevistas. Esse algoritmo também nos informa quais variáveis são mais relevantes na previsão. Especificamente, é um grupo de árvores de decisão, onde a coerência é a característica que está mais alta naquela árvore”.
A professora Figueroa-Barra ressalta que esse método de análise automatizada da linguagem não visa substituir outras ferramentas diagnósticas, mas sim complementá-las. “Esse algoritmo sistematiza informações preeminentes que não podem ser analisadas à primeira vista, muito menos no dinamismo de uma troca clínica; vem para corroborar suspeitas e alertar, com base em informações concretas, mensuráveis e quantificáveis».
Os pesquisadores observam que, como a esquizofrenia começa suas manifestações clínicas na adolescência, “a intervenção precoce se torna ainda mais valiosa”. Além disso, dada a falta de especialistas em saúde mental no Chile e ainda mais em áreas remotas, «se houvesse a possibilidade de desenvolver uma ferramenta simples, como um aplicativo para celular baseado nesses avanços (…) seria um salto quântico porque mostramos que a análise da fala tem potencial para ser utilizada como ferramenta de triagem diagnóstica psiquiátrica. Graças à análise da linguagem e a partir de uma conversa, se poupam muitas intervenções caras para os pacientes, tanto no emocional quanto no econômico».
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