Nova técnica de escaneamento cerebral é capaz de detectar o desejo de suicídio

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Publicado na Investigación y Desarrollo

Uma nova técnica de análise para exames cerebrais é capaz de detectar o desejo de suicídio no indivíduo. A técnica, baseada em algoritmos de aprendizagem automática, examina as alterações na forma como os cérebros das pessoas representam certos conceitos, como a morte e a crueldade.

O risco de suicídio é difícil de avaliar e prever, sendo que essa é a segunda principal causa de morte entre jovens adultos em países como os Estados Unidos.

O desenvolvimento da nova técnica, liderada pela equipe de Marcel Just, da Universidade Carnegie Mellon, e de David Brent, da Universidade de Pittsburgh, oferece uma nova abordagem para avaliar os transtornos psiquiátricos, que incluem o suicídio como uma das possíveis consequências.

Essa técnica identifica alterações associadas ao comportamento suicida, usando algoritmos de aprendizagem automática para avaliar a representação neural de conceitos específicos relacionados como o suicídio. Isso oferece uma janela para o cérebro e o pensamento, através do qual podemos ver como os indivíduos com pensamentos suicidas – e conceitos emocionais que possuem relação – pensam sobre o problema. Isso pode destacar quem está considerando o suicídio através do que está pensando em questões relacionadas à morte.

Para o estudo com o qual eles colocaram à prova, Just e Brent apresentaram uma lista de 10 palavras relacionadas com a morte, 10 com conceitos positivos e 10 com ideias negativas para os dois grupo de 17 pessoas, sendo um grupo com indivíduos com tendências suicidas e outro grupo com indivíduos saudáveis.

Eles aplicaram o algoritmo de aprendizagem automática para seis conceitos que foram os que discriminaram melhor entre os dois grupos, enquanto os participantes pensavam em cada um desses conceitos sob o escâner cerebral. Com base nas representações cerebrais desses seis conceitos, seu programa conseguiu identificar com 91% de precisão o grupo do qual pertencia o participante.

Em seguida, centrando nos indivíduos com pensamentos suicidas, eles usaram uma abordagem semelhantes para ver se o algoritmo poderia discernir os participantes que tinham tentado suicídio daqueles que tinham apenas pensando. O programa conseguiu distinguir com 94% de precisão aqueles que tinham tentado suicídio.

Referências

  • Just, Marcel Adam, et al. “Machine learning of neural representations of suicide and emotion concepts identifies suicidal youth.” Nature Human Behaviour (2017): 1.

fonte

KF