Explora a forma como a visão por computador está a mudar os cuidados de saúde mental. Inovações como a deteção do humor e o seguimento do movimento dos olhos estão a moldar o futuro da terapia.
A saúde mental é uma parte essencial de uma vida equilibrada e produtiva. Influencia a forma como pensamos, sentimos e lidamos com os desafios do dia a dia. Segundo a OMS, uma em cada oito pessoas em todo o mundo sofre de um problema de saúde mental. Os métodos tradicionais dependem muitas vezes de sintomas e observações não fiáveis comunicados pelos próprios e podem atrasar o diagnóstico e o tratamento.
A Inteligência Artificial (IA) pode intervir e ajudar a analisar e a tratar problemas de saúde mental. Por exemplo, a visão por computador e o reconhecimento facial podem ser utilizados para identificar pistas visuais como expressões faciais, gestos e movimentos oculares. Os conhecimentos obtidos com estes métodos podem ajudar a detetar sinais precoces de problemas de saúde mental.
Neste artigo, vamos explorar a forma como a visão por computador pode melhorar os cuidados de saúde mental através do reconhecimento de emoções, da análise comportamental e do diagnóstico precoce. Também discutiremos as vantagens e os desafios da adoção de tecnologias de IA nos cuidados de saúde mental. Toca a começar!
A visão por computador está a abrir novas portas nos cuidados de saúde mental, detectando sintomas e diagnosticando-os precocemente. Vamos analisar mais pormenorizadamente algumas das principais inovações que estão a transformar os cuidados de saúde mental.
Quando se trata de saúde mental, as expressões faciais de uma pessoa podem revelar as suas verdadeiras emoções. Os modelos de visão por computador, como o Ultralytics YOLO11 podem ser utilizados para criar soluções que podem analisar expressões faciais utilizando técnicas como a deteção de objectos e a classificação de imagens.
Por exemplo, um modelo YOLO11 pode detetar e desenhar uma caixa delimitadora à volta do rosto de uma pessoa numa imagem. Esta área delimitada, ou região de interesse, pode então ser recortada da imagem e analisada novamente utilizando um modelo YOLO11 treinado para classificar 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.
Deves estar a perguntar-te 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 detetar 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.
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 Ultralytics YOLO11 , podem ser utilizados para detetar e seguir 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 da 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 seguir 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.
Sabias que podes dizer muito sobre alguém 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 detetar e analisar o tempo durante o qual uma pessoa se concentra ou desvia o olhar e compreender estes padrões para detetar sinais de TDAH.
Os investigadores descobriram que o rastreio dos movimentos oculares através da visão também pode 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 seguir as alterações da pupila, associando os movimentos oculares a estados emocionais e cognitivos.
Por exemplo, um estudo interessante realizado em participantes com doenças como Alzheimer, Parkinson e PTSD (perturbação de stress pós-traumático) revelou padrões específicos de movimentos oculares associados a cada doença. Foram observados movimentos oculares irregulares no caso da doença de Alzheimer, movimentos mais lentos no caso da doença de Parkinson e evitamento de imagens relacionadas com traumas no caso da PTSD.
A realidade virtual (RV) é uma tecnologia que cria experiências visuais únicas para os utilizadores através de um auricular. A visão por computador em RV acompanha os movimentos do utilizador, mapeia ambientes e reconhece objectos. Integra dados do mundo real em espaços virtuais, criando experiências interactivas.
No tratamento da saúde mental, a RV pode ser utilizada para ajudar as pessoas a enfrentar os seus medos ou traumas num ambiente controlado e seguro. É a chamada terapia de exposição à RV. Os pacientes podem experimentar cenários, como andar numa rua cheia de gente para o PTSD ou subir a um edifício alto para o medo de alturas, ajudando-os a ultrapassar gradualmente os seus medos.
A RV pode ajudar, proporcionando um espaço controlado e imersivo para praticar competências 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 que envolve um medo intenso ou desconforto em situações sociais.
As tecnologias de IA, como o processamento da linguagem natural (PNL) e a visão por computador, podem ser utilizadas para esse tratamento baseado na RV. A PNL analisa o discurso da pessoa, concentrando-se no tom e nos padrões, enquanto a visão por computador segue as expressões faciais, os gestos e o contacto visual. Estas ferramentas de IA dão feedback em tempo real, ajudando os utilizadores a reconhecer e corrigir erros sociais. Ajuda a aumentar a confiança e reduz a ansiedade, permitindo que os utilizadores pratiquem e melhorem ao 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 acompanhar as suas acções e dar feedback sobre aspectos como o contacto visual e a clareza do discurso, ajudando-as a aprender num espaço seguro.
Já analisámos várias formas de aplicar a IA e a visão por computador aos cuidados de saúde mental. Vamos agora discutir alguns dos principais benefícios que a IA traz a este domínio:
Embora estes benefícios mostrem como a IA pode transformar os cuidados de saúde mental, também é importante ter em conta os desafios que advêm da sua implementação:
À medida que a IA na saúde mental avança, pode ajudar as pessoas em áreas onde os serviços de saúde mental são de difícil acesso. As aplicações de saúde mental integradas com IA podem ajudar as pessoas com dependências ou depressão, oferecendo apoio sempre que necessário. Por exemplo, aplicações como a Wysa utilizam a IA para criar conversas interactivas e exercícios adaptados a cada utilizador. Oferecem assistência imediata 24 horas por dia, 7 dias por semana, ajudando as pessoas a gerir a sua saúde mental em tempo real.
Os dispositivos vestíveis também desempenharão um papel crucial no futuro da terapia. Estes dispositivos podem monitorizar o ritmo cardíaco, os padrões de sono e as alterações de humor para ajudar a tratar doenças como a perturbação bipolar. Estas ferramentas ajudam a proporcionar uma forma segura e privada de obter tratamento para a saúde mental. É provável que também reduzam o estigma social, facilitando a procura de apoio por parte das pessoas sem receio de serem julgadas.
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 seguir o comportamento, analisar expressões faciais e detetar 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 proporcionam. Os cuidados de saúde mental assentam na ligação terapêutica entre os doentes e os médicos, que é vital para um tratamento e recuperação eficazes. A chave é encontrar um equilíbrio entre a utilização da IA como uma ferramenta de apoio e a manutenção do toque pessoal e humano no centro destas inovações.
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