Com o intuito de oferecer apoio e buscar uma compreensão mais abrangente da saúde mental de estudantes universitários, pesquisadores das áreas de computação, medicina e psicologia da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar) iniciaram um projeto de pesquisa que busca mesclar diferentes áreas do conhecimento e tecnologias para apoio ao diagnóstico e tratamento de pessoas com possível perfil depressivo.
A iniciativa, financiada pela FAPESP, utiliza processamento de língua natural (PLN) para análise de textos publicados em redes sociais, articulado à computação vestível, na forma de relógios com sensores de sinais fisiológicos. O objetivo é contribuir para identificação precoce e intervenção rápida em casos de possíveis transtornos de saúde mental.
A primeira etapa da iniciativa, cuja duração prevista é de dois anos, envolve a criação de um modelo computacional apelidado de Amigo Virtual Especializado (Amive). O Amive terá um perfil em rede social, cujos amigos serão estudantes universitários participantes da pesquisa. A partir da definição de um conjunto de palavras e expressões indicadoras de um possível perfil depressivo (PPD), o Amive será capaz de processar os textos publicados pelos estudantes na rede, usando PLN, uma forma de aprendizado de máquina.
“Estamos neste momento, com os pesquisadores da área da saúde que integram o projeto, identificando que palavras e expressões são estas”, conta Vânia Paula de Almeida Neris, docente do Departamento de Computação responsável pela iniciativa.
Além dela, compõem a equipe os docentes da UFSCar Helena de Medeiros Caseli, também do DC-UFSCar; Jair Borges Barbosa Neto, do Departamento de Medicina (DMed-UFSCar); Taís Bleicher, do Departamento de Psicologia (DPsi-UFSCar); Heloisa Cristina Figueiredo Frizzo, do Departamento de Terapia Ocupacional da Universidade Federal do Triângulo Mineiro (UFTM), e Vivian Genaro Motti, do Departamento de Ciência da Informação e Tecnologia da George Mason University, nos Estados Unidos.
À análise textual das postagens serão combinadas escalas de avaliação psicométrica, que realizam rastreio para sintomas depressivos e avaliam a qualidade de vida, e também a coleta de sinais fisiológicos, a ser realizada por relógios com sensores. Essa combinação de dados visa a identificação mais precisa do possível perfil depressivo. Neris destaca, no entanto, que o intuito não é fechar um diagnóstico, mas sim permitir a identificação do estudante potencialmente afetado para disponibilizar precocemente intervenções que possam servir de apoio ao diagnóstico e ao tratamento, bem como indicar ajuda, quando necessária.
Análise textual
“O desafio é capturar o conhecimento humano e fazer uma máquina reproduzi-lo, ou seja, passar para o modelo computacional os indícios que nós detectamos em palavras e textos que aparentam estados mentais negativos, depressivos, de angústia, de algum tipo de problema. Comumente, detectamos palavras e expressões mais fáceis, como ‘morte’, ‘cansaço’, ‘não consigo’; mas, às vezes, são mensagens com palavras e entonações não tão explícitas em relação a um problema, mas que trazem uma mensagem com sentimentos que aparentam ansiedade, angústia ou depressão”, explica Caseli à Coordenadoria de Comunicação Social da UFSCar.
A partir dessas palavras e expressões, é possível criar algoritmos e, por meio do aprendizado de máquina, um modelo computacional capaz de identificar uma determinada mensagem como indicadora de um sintoma específico, uma segunda mensagem de outro e assim por diante, em um modelo treinado que será colocado no Amive para identificação de mensagens consideradas próprias de possível perfil depressivo.
Essa etapa inicial está prevista para o primeiro ano do projeto. Após a primeira fase, o Amive conseguirá, além de captar sinais para a detecção de PPDs, produzir postagens automáticas em modo privado, na tentativa de ajudar o indivíduo a identificar o perfil depressivo e buscar ajuda. Aqui serão testados diferentes tipos de conteúdo, inclusive em linguagens diversas (texto, vídeo, foto).
Sensores
Além disso, será inserida a combinação da análise de textos em rede social com as escalas de avaliação psicométrica com o uso de tecnologia vestível, considerada pelos responsáveis o maior diferencial do projeto, uma vez que o monitoramento por meio de sensores permite acompanhar a pessoa em tempo integral, trazendo resultados objetivos. Assim, o sensor será um relógio inteligente, que analisará sinais fisiológicos considerados pela área da saúde indicadores importantes como sinais de depressão, estresse e ansiedade, coletando dados como batimentos cardíacos e outras medidas captadas por acelerômetro e giroscópio.
Essa etapa configura aplicação em computação vestível, área que busca novas interações entre humanos e máquina, com a tecnologia sendo o mais imperceptível possível e funcionando como uma extensão do corpo.
“Já existem pesquisas que usam a análise de texto para identificar PPD. Porém, os usuários podem alterar o texto propositalmente com o intuito de gerar o impacto social desejado. Por isso, o diferencial do projeto é justamente mesclar essa análise com as demais avaliações, agregando essas outras fontes de dados na tentativa de sermos mais precisos na identificação dos possíveis perfis depressivos”, detalha Neris.
Assim, os dados serão analisados e integrados com os das redes sociais. “Por exemplo: somente pelo batimento cardíaco fica difícil entendermos qual é o estado emocional da pessoa; no entanto, se atrelarmos a variabilidade no nível de batimento cardíaco com demais itens – como agitação, pela detecção de que está indo de um lado para outro; quantidade de postagens; teor e horários das mensagens, dentre outros –, podemos ter a indicação de que aquela pessoa pode estar ansiosa ou estressada. Ou seja, os dados atrelados conseguem indicar de forma mais precisa o tipo de comportamento”, complementa Motti.
Com essas informações, é possível entender como a pessoa está se sentindo num exato momento e reconhecer estratégias que possam ajudá-la. “Se ela está se sentindo ansiosa ou estressada, é possível dar uma pausa nos estudos naquele momento, tomar um ar ou beber uma água, para se sentir melhor. Muitas vezes, interromper uma atividade em determinada situação traz tranquilidade e melhora a produtividade”, exemplifica a pesquisadora.
Com base nos resultados, o grupo de pesquisadores espera, portanto, conseguir enviar estratégias e informações diretas aos usuários, aumentando a sua capacidade e a habilidade de entender o que está acontecendo em determinado momento e quando deve procurar ajuda.
“Sabemos que as situações de estresse, ansiedade e depressão são comuns na população acadêmica e têm um custo alto. O estudante comumente não tem acesso ao sistema de saúde, por ser custoso, ou pode ter vergonha de procurar auxílio. Ao mesmo tempo, ele tem acesso à tecnologia. Se conseguirmos fornecer subsídios nesse sentido, nossa expectativa é fazer com que o estudante possa procurar ajuda quando necessária, e que receba intervenções e tratamento o mais rápido possível. A ideia é evitar que o problema tenha consequências maiores e mais críticas no futuro”, resume Motti.
Outro diferencial da abordagem proposta é a obtenção de dados de maneira contínua. “A máquina não para. É capaz de avaliar, em tempo integral, tanto os sinais fisiológicos como o conjunto de postagens – de ontem, hoje, em qualquer horário. Com uma equipe de humanos, isso não acontece, porque o usuário não tem o profissional ao lado o tempo inteiro. Nesse sentido, a solução computacional pode ajudar no cenário de uma maneira que complemente o apoio da equipe de saúde”, reforça Neris.
Por fim, a docente da UFSCar destaca a importância de uma equipe multidisciplinar para a execução de projeto com alto grau de ineditismo. “Por ter várias frentes de investigação, que passam desde pelo processamento da postagem, até a utilização dos sensores e interpretações de dados médicos, indo até a frequência e o tipo de intervenção, nós precisamos de várias especialidades. Nosso time tem essa soma de competências. Os problemas atuais são tão complexos que buscar a multidisciplinaridade se torna essencial. Cada etapa será investigada, e não há soluções prontas. É algo novo no Brasil”, registra.
Pesquisadores interessados em integrar a equipe do projeto podem entrar em contato pelo e-mail vania@dc.ufscar.br.
Os empresários que participam das licitações públicas feitas a partir de transferências da União serão beneficiados pela implantação de um novo módulo na Plataforma +Brasil, gerenciada pelo Ministério da Economia. A partir desta segunda-feira (17), o acompanhamento e a comprovação do andamento das obras serão feitas de forma eletrônica e automática.
“Estamos simplificando todo esse processo para agilizar o andamento das obras e atender a população brasileira, pois as transferências da União atingem o cidadão em localidades carentes”, ressaltou o secretário especial de Desburocratização, Gestão e Governo Digital, Caio Mario Paes de Andrade. “Tudo isso ampliando a gestão e a transparência das informações. É também uma forma de incentivar as empresas, que serão favorecidas pela celeridade da comprovação.”
O andamento de uma obra pode ser atestado de duas formas. A primeira pode ser feita por um levantamento de eventos, como a construção de uma parede ou de uma cisterna, por exemplo. Já a segunda é comprovada por itens, como a compra de tijolos, cimento ou demais objetos necessários para a obra. A partir de agora, as empresas terão acesso à Plataforma +Brasil para incluir os dados do primeiro tipo de comprovação. Já o segundo tipo poderá ser inserido na ferramenta a partir de julho.
“Começamos a implantação dessas novas funcionalidades pelas obras mais simples, que são comprovadas por levantamento de eventos. É uma transformação digital: até aqui, tudo era feito em papel, pois o fornecedor tinha de levar um documento na prefeitura, que repassava para a União. Isso acaba hoje, todo o processo será automatizado na Plataforma +Brasil”, explicou o secretário de Gestão, Cristiano Heckert.
Lançada em 2019, a Plataforma +Brasil opera 12 modalidades de transferências da União: Convênio, Contrato de Repasse, Termo de Parceria, Termo de Colaboração, Termo de Fomento, Transferências Fundo a Fundo de Segurança Pública, Fundo Penitenciário, Fundo Antidrogas, Fundo do Sistema Nacional de Emprego, Fundo Cultural (Lei Aldir Blanc), Transferências Especiais e Termo de Compromisso. Até 2022, o Governo espera operar 31 modalidades na plataforma.
lançamento da nova plataforma de participação social Participa +Brasil para a realização de compras públicas, acordos corporativos com grandes fabricantes de tecnologia da informação (como Microsoft, Oracle e IBM) e consolidação dos aplicativos móveis de Governo nas lojas virtuais. Essas são algumas das iniciativas concluídas na Estratégia de Governo Digital 2020-2022. O Governo Brasileiro já entregou 30% das metas previstas.
De acordo com o comitê bipartite de acompanhamento da Estratégia de Governo Digital, das 58 iniciativas da estratégia, 17 já estão concluídas e outras 35 estão em execução. Há ainda duas em fase final de planejamento e quatro a serem iniciadas.
Parte desses avanços são perceptíveis e fazem muita diferença na vida cotidiana do brasileiro. Pode-se citar como exemplo a oferta de novos mecanismos gratuitos de assinatura digital, via portal gov.br, como o acesso à declaração pré-preenchida do Imposto de Renda, iniciativa que proporciona facilidade e agilidade para os 100 milhões de contribuintes cadastrados na plataforma única do Governo Federal. Até então, apenas aqueles que possuíam certificado digital – que é pago – podiam acessar esse serviço na Receita Federal.
“A transformação digital que empreendemos no Governo não volta atrás”, avaliou o secretário especial de Desburocratização, Gestão e Governo Digital, do Ministério da Economia, Caio Mario Paes de Andrade. “O que a gente busca é atender o usuário criando um Estado único para um cidadão único, o que é concretizado com o gov.br.”
Em Sorocaba (SP), foi inaugurado, nesta sexta-feira (30), o Centro de Referência em Internet das Coisas, do Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovações (MCTI), em parceria com o Centro Universitário Facens e o Parque Tecnológico de Sorocaba.
O local deverá oferecer programas de formação e apoiar o Governo Federal na busca por soluções que façam da inteligência artificial uma aliada do dia a dia dos brasileiros. O centro será um espaço para demonstração prática de soluções modernas e inteligentes nas áreas da saúde, indústria, agro, educação, cidades e turismo.
“Cada vez mais a gente vê a necessidade dos sistemas trabalharem em conjunto, com Internet das Coisas, com Inteligência Artificial, que une todas as informações coletadas de diversos sistemas, para o sucesso das pessoas no país, que são o que mais importa no final das contas”, afirmou o ministro da Ciência, Tecnologia e Inovações, Marcos Pontes.
O presidente do Parque Tecnológico de Sorocaba, Nelson Cancellara, também comentou sobre a importância do projeto. “É um acordo que vai trazer muita prosperidade. Essas ações que estamos fazendo aqui vai nos proporcionar essa inovação pra nossa cidade, pra nossa região, pro nosso Brasil.”
A Internet das Coisas é como chamamos a conexão digital de objetos cotidianos com a internet. Em outras palavras, é uma rede de objetos físicos capaz de reunir e de transmitir dados, oferecendo soluções para diversas áreas, do planejamento urbano à produção agrícola.
Esse tipo de tecnologia pode trazer impactos positivos para a qualidade de vida do cidadão, por meio da criação e do desenvolvimento de novas tecnologias em um amplo leque de aplicações.
A Internet das Coisas pode ser utilizada, por exemplo, para a medição de calorias gastas num exercício ou para a checagem dos batimentos cardíacos entre um relógio e um celular. Ou para permitir ligar o ar condicionado antes de chegar em casa. Na saúde, pode ser usada para conectar ou compartilhar dados de pacientes e pesquisas diretamente para um sistema de controle, facilitando e agilizando diagnósticos.
Já na agricultura, a Internet das Coisas pode ser útil para medir a saúde do solo e o uso inteligente de água e fertilizantes e, na indústria pecuária, para monitorar a saúde do gado.Categoria
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