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Explore como a visão computacional está mudando os cuidados com a saúde mental. Inovações como a detecção de humor e o rastreamento do movimento ocular estão moldando o futuro da terapia.
A saúde mental é uma parte essencial para ter uma vida equilibrada e produtiva. Ela influencia como pensamos, sentimos e lidamos com os desafios diários. De acordo com a OMS, uma em cada oito pessoas em todo o mundo enfrenta um problema de saúde mental. Os métodos tradicionais geralmente dependem de sintomas e observações autorrelatados não confiáveis e podem atrasar o diagnóstico e o tratamento.
Fig. 1. A visão por computador é utilizada para detect diferentes emoções através de expressões faciais.
Aplicações da visão computacional na saúde mental
A visão computacional está abrindo novas portas no tratamento da saúde mental, detectando sintomas e diagnosticando-os precocemente. Vamos percorrer algumas das principais inovações que estão transformando o tratamento da saúde mental com mais detalhes.
Por exemplo, um modelo YOLO11 pode detect e desenhar uma caixa delimitadora à volta do rosto de uma pessoa numa imagem. Esta área delimitada, ou região de interesse, pode então ser cortada da imagem e analisada novamente utilizando um modelo YOLO11 treinado para classify emoções. O recorte dos rostos detectados ajuda o modelo de classificação a concentrar-se nas caraterísticas relevantes, melhorando a precisão e a eficiência do reconhecimento de emoções.
Poderá estar a perguntar-se onde é que a análise da expressão facial pode ser utilizada. Com um número crescente de pessoas afectadas pela depressão, esta tecnologia pode ajudar a identificar sinais que muitas vezes passam despercebidos. Por exemplo, a investigação mostra que a IA pode detect e analisar microexpressões, como a redução do contacto visual ou uma boca virada para baixo, que estão frequentemente associadas à depressão. As aplicações para smartphones e os chatbots integrados com esta tecnologia podem ser utilizados para análise em tempo real e apoio inicial.
Fig 2. Análise de características faciais e microexpressões usando Visão de IA.
Estimativa de pose no diagnóstico de saúde mental
A estimativa de pose é uma técnica de visão por computador utilizada para analisar a pose de uma pessoa ou objeto em imagens ou vídeos. Os modelos de aprendizagem profunda, como o Ultralytics YOLO11 , podem ser utilizados para detect e track pontos-chave, como articulações para humanos ou marcadores específicos em objectos. A localização exacta destes pontos permite uma análise detalhada do movimento. Por exemplo, os movimentos que indicam um elevado nível de stress, tais como movimentos físicos rápidos como contrações, alterações na postura ou gestos repetitivos, podem ser detectados e monitorizados utilizando a estimativa de pose.
A estimativa de pose é também muito útil para avaliar condições como a Perturbação do Espectro do Autismo (PEA). Pode ser utilizada na deteção precoce da PEA, analisando os gestos e movimentos das crianças em ambientes naturais. A estimativa da pose pode utilizar dados de vídeo de actividades como sessões de jogo para track pontos do corpo como a cabeça, os braços e as pernas, fornecendo informações sobre padrões que podem indicar atrasos no desenvolvimento. Esta abordagem não invasiva permite uma monitorização contínua, permitindo aos médicos conceber intervenções e terapias personalizadas adaptadas às necessidades específicas de cada criança.
Fig. 3. Um exemplo de utilização do Ultralytics YOLO11 para a estimativa da pose.
Rastreamento do movimento ocular orientado por IA para insights sobre saúde comportamental
Sabia que se pode dizer muito sobre uma pessoa com base nos seus olhos? Os olhos são considerados as janelas da alma e os seus movimentos podem revelar muito sobre a nossa saúde mental. Ao monitorizar os olhos de uma pessoa para detetar saltos rápidos (sacádicos), olhares estáveis (fixações) e movimentos suaves de rastreio, podem ser detectadas doenças como a PHDA. A visão por computador pode ser utilizada para detect e analisar o tempo durante o qual uma pessoa foca ou desvia o olhar e compreender estes padrões para detect sinais de PHDA.
Os investigadores descobriram que o rastreio dos movimentos oculares através da visão pode também ajudar a diagnosticar perturbações cognitivas e emocionais. As câmaras de alta resolução podem registar a direção do olhar, a fixação e o tamanho da pupila. Os dados podem depois ser processados para criar informações como mapas de calor e track as alterações das pupilas, associando os movimentos oculares a estados emocionais e cognitivos.
Por exemplo, um estudo interessante realizado em participantes com condições como Alzheimer, Parkinson e TEPT (Transtorno de estresse pós-traumático) revelou padrões específicos de movimentos oculares ligados a cada condição. Movimentos oculares irregulares foram observados no caso de Alzheimer, movimento mais lento no Parkinson e evitação de imagens relacionadas a traumas no TEPT.
Fig 4. Rastreamento dos movimentos oculares para analisar o foco e o comportamento.
Usando realidade virtual e IA para avaliações de saúde mental
A realidade virtual (RV) é uma tecnologia que cria experiências visuais únicas para os utilizadores através de um headset. A visão computacional na RV rastreia os movimentos do utilizador, mapeia ambientes e reconhece objetos. Integra dados do mundo real em espaços virtuais, criando experiências interativas.
No tratamento de saúde mental, a RV pode ser usada para ajudar as pessoas a enfrentar seus medos ou traumas em um ambiente controlado e seguro. Isso é conhecido como terapia de exposição em RV. Os pacientes podem experimentar cenários, como caminhar por uma rua lotada para TEPT ou escalar um prédio alto para medo de altura, ajudando-os a superar gradualmente seus medos.
A RV pode ajudar, fornecendo um espaço controlado e imersivo para praticar habilidades sociais sem a pressão das interações do mundo real para tratar a ansiedade social. A ansiedade social é um problema comum entre crianças e jovens adultos, envolvendo medo ou desconforto intenso em situações sociais.
Fig 5. Uma criança usando um headset de VR.
Tecnologias de IA como o processamento de linguagem natural (PNL) e a visão computacional podem ser usadas para esse tratamento baseado em RV. O PNL analisa a fala da pessoa, concentrando-se no tom e nos padrões, enquanto a visão computacional rastreia expressões faciais, gestos e contato visual. Essas ferramentas de IA fornecem feedback em tempo real, ajudando os usuários a reconhecer e corrigir erros sociais. Ajuda a construir confiança e reduz a ansiedade, permitindo que os usuários pratiquem e melhorem em seu próprio ritmo.
Os sistemas de realidade virtual também podem ajudar as crianças com PEA a praticar competências sociais. A RV cria cenários, como iniciar uma conversa ou ler a linguagem corporal, que as crianças podem repetir para melhorar as suas competências. A IA e a visão por computador podem ser utilizadas para track as suas acções e dar feedback sobre aspectos como o contacto visual e a clareza do discurso, ajudando-as a aprender num espaço seguro.
Prós e contras da visão computacional em saúde mental
Já abordamos várias maneiras pelas quais a IA e a visão computacional podem ser aplicadas aos cuidados com a saúde mental, agora vamos discutir alguns dos principais benefícios que a IA traz para este campo:
Objetivo:Análise de Dados: Ao contrário das observações humanas, a visão computacional fornece dados consistentes e objetivos, minimizando vieses e erros no diagnóstico.
Suporte ao clínico: A IA pode lidar com tarefas de rotina e oferecer insights das sessões, permitindo que os terapeutas se concentrem mais no atendimento ao paciente.
Serviços escaláveis: Os serviços de saúde mental podem ser expandidos online usando plataformas de IA para atender às crescentes demandas.
Embora esses benefícios mostrem como a IA pode transformar os cuidados de saúde mental, também é importante considerar os desafios que vêm com sua implementação:
Custos elevados: Desenvolver e manter ferramentas de IA é caro, tornando-as menos acessíveis a pequenos centros de saúde.
Preocupações com a privacidade: A IA depende de dados confidenciais, aumentando os riscos de uso indevido e regulamentações globais inconsistentes para proteger a privacidade do usuário.
Falta de empatia: A IA pode ter dificuldades em replicar a compreensão emocional e a adaptabilidade necessárias para relacionamentos terapêuticos eficazes.
O futuro da terapia de saúde mental com IA
À medida que a IA na saúde mental avança, ela pode ajudar pessoas em áreas onde os serviços de saúde mental são de difícil acesso. Aplicativos de saúde mental integrados com IA podem ajudar pessoas com vícios ou depressão, oferecendo suporte sempre que necessário. Por exemplo, aplicativos como o Wysa usam IA para criar conversas interativas e exercícios personalizados para cada usuário. Eles oferecem assistência imediata 24 horas por dia, 7 dias por semana, ajudando os indivíduos a gerenciar sua saúde mental em tempo real.
Os dispositivos vestíveis também desempenharão um papel crucial no futuro da terapia. Estes dispositivos podem monitorizar a frequência cardíaca, os padrões de sono e as alterações de humor para ajudar a tratar condições como a perturbação bipolar. Estas ferramentas ajudam a fornecer uma forma segura e privada de obter tratamento de saúde mental. Também é provável que diminuam o estigma social, facilitando o acesso das pessoas ao apoio sem receio de julgamentos.
Principais conclusões
A IA, em particular a visão por computador, está a remodelar os cuidados de saúde mental, melhorando a forma como as doenças são diagnosticadas, monitorizadas e tratadas. Modelos como o Ultralytics YOLO11 podem track o comportamento, analisar expressões faciais e detect sinais precoces de sofrimento. Isto ajuda os médicos a efetuar diagnósticos mais rápidos e intervenções atempadas, especialmente em situações de emergência.
No entanto, a IA não pode substituir a empatia e a compreensão que os terapeutas humanos trazem. O tratamento de saúde mental depende da ligação terapêutica entre pacientes e clínicos, que é vital para o tratamento e a recuperação eficazes. A chave é encontrar um equilíbrio, usando a IA como uma ferramenta de apoio, mantendo ao mesmo tempo o toque pessoal e humano no centro dessas inovações.
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