Pesquisadores desenvolveram algoritmos de aprendizado para reconhecer traços da doença a partir da voz
Uma equipe de pesquisas do MIT (Instituto de Tecnologia de Massachusetts) está desenvolvendo um algoritmo que é capaz de detectar o início de depressão apenas analisando o timbre da voz, já que a voz também transporta informações sobre o humor de uma pessoa. O projeto comandado pela PhD Tuka Alhanai focou na compreensão da linguagem e treinou um sistema de IA usando de 142 conversas gravadas para avaliar se uma pessoa está deprimida e, em caso afirmativo, com que severidade. As determinações são baseadas em gravações de áudio e transcrições escritas da pessoa que fala.
Um pouco mais acima, no Canadá, outra invenção desenvolvida por uma pesquisadora da Universidade de Alberta, no Canadá, pode se tornar um grande aliado de psicólogos e psiquiatras no diagnóstico da depressão: um algoritmo que consegue detectar sinais da doença a partir de um banco de dados criado com a voz do usuário. Segundo Eleni Stroulia, professora do Departamento de Ciência da Computação da Universidade, a ideia é que, futuramente, o estudo possa ser transformado em um aplicativo de celular que coletará amostras de voz enquanto as pessoas falam naturalmente. Esta pesquisa foi conduzida também pela estudante de doutorado Mashrura Tasnim e foi apresentada na Conferência Canadense de Inteligência Artificial.
Além desses dois projetos que já estão em funcionamento experimental. a ideia é que, no futuro, estas ferramentas e muitas outras integradas funcionem como um indicador de depressão, baseando-se na voz da pessoa enquanto usa o telefone ou outro gadget com a inteligência durante o dia a dia. Para os desenvolvedores, a tecnologia pode ser útil para apoiar o trabalho de cuidadores, para ajudar as pessoas a refletirem sobre seus próprios sentimentos ou desenvolver um aplicativo de celular que detecte com precisão como está o humor do usuário.
