Investigadores da Escola de Medicina Clínica da Universidade de Nova Gales do Sul utilizaram a aprendizagem automática (ML) para desenvolver indicadores mais exactos de auto-mutilação e suicídio em adolescentes.
A saúde mental dos adolescentes tem registado um declínio a nível mundial e as estatísticas australianas são um reflexo justo das de muitas outras sociedades. O suicídio é a principal causa de morte entre os australianos com idades compreendidas entre os 15 e os 24 anos.
Os actuais factores de previsão, tais como o passado de lesões autoprovocadas ou tentativas de suicídio, foram considerados apenas ligeiramente mais eficazes do que confiar no acaso. O novo modelo de previsão que o investigadores desenvolvidos com recurso ao ML é consideravelmente mais eficaz.
O conjunto de dados incluía o feedback de questionários e entrevistas com 2.809 adolescentes participantes no Estudo Longitudinal das Crianças Australianas.
Entre os participantes, 5,2% relataram ter tentado o suicídio pelo menos uma vez nos 12 meses anteriores e 10,5% relataram actos de auto-mutilação.
Utilizando a aprendizagem automática para analisar os dados, os investigadores descobriram indicadores-chave que eram mais exactos do que os anteriormente utilizados pelos profissionais de saúde mental.
O desempenho do modelo ML foi medido com a métrica Área sob a curva (AUC). É um valor que varia entre 0,5 e 1, em que 0,5 é um palpite tão bom quanto um lançamento de moeda, e 1 é uma previsão exacta de 100%.
Confiar apenas na história anterior de auto-mutilação e tentativas de suicídio obteve uma AUC entre 0,63 e 0,647. Este valor foi apenas ligeiramente melhor do que a adivinhação e ficou abaixo do intervalo de 0,7 a 0,8 considerado aceitável para a previsão do risco.
Os preditores do modelo ML obtiveram uma AUC entre 0,722 e 0,74, o que é significativamente melhor.
O modelo surpreendeu os investigadores, uma vez que mostrou que a automutilação ou as tentativas de suicídio anteriores não constituíam um fator de alto risco e que o ambiente e o apoio dos pais desempenhavam um papel mais importante.
O Dr. Lin, um dos investigadores, afirmou: "Descobrimos que o ambiente do jovem desempenha um papel mais importante do que pensávamos. Isto é bom do ponto de vista da prevenção, porque agora sabemos que podemos fazer mais por estes indivíduos".
Esta aplicação da IA nos cuidados de saúde mental ajudará os médicos a serem mais precisos na avaliação de adolescentes em risco e a efectuarem intervenções mais precoces.
O Dr. Lin afirmou que, "com base nas informações do doente, o algoritmo de ML poderia calcular uma pontuação para cada pessoa, que poderia ser integrada no sistema de registos médicos electrónicos. O médico poderia recuperar rapidamente essa informação para confirmar ou ajustar a sua avaliação."
O modelo ainda não está pronto para ser implementado na prática, mas os resultados promissores indicam que é uma via que vale a pena seguir.
Há muitos dados nos registos médicos e a utilização da IA para os analisar irá, sem dúvida, proporcionar mais surpresas aos profissionais de saúde.
