- Sandra Carvalho
Inteligência artificial mapeia os suicidas - e acerta em cheio
Cientistas identificaram suicidas pela reação dos seus neurônios a morte e cruedade.

Risco de suicídio é difícil de avaliar - por médicos, família ou amigos. Aparentemente, esse pode ser um trabalho para a inteligência artificial.
O neurocientista Marcel Adam Just, da Universidade Carnegie Mellon, e o psiquiatra David Brent, da Universidade de Pittsburgh (Pitt) , criaram uma maneira de identificar pessoas suicidas escaneando seus cérebros com a ajuda de aprendizado de máquina.
Eles focaram na reação dos neurônios a conceitos ligados a suicídio - como morte e crueldade, por exemplo. O nível de acerto sobre os riscos em suas experiências foi muito alto, no mínimo de 85%.
O estudo foi publicado ontem no jornal Nature Human Behaviour. "Podemos dizer se alguém está considerando suicídio pela maneira em que pensa em tópicos relacionados a morte", observou Just, num comunicado da Carnegie Mellon.
Just e Brent trabalharam com dois grupos de jovens, com 17 pessoas cada um. Um deles era formado por pessoas com tendências suicidas. O outro era um grupo de controle.
Os pesquisadores examinaram, com um algoritmo de aprendizado de máquina, seis conceitos que ajudavam a discriminar os dois grupos: morte, crueldade, problema, despreocupação, bom e elogio.
O programa analisou as representações desses conceitos nos cérebros e distinguiu com 91% de acerto quem era suicida e quem fazia parte do grupo de controle.

Em seguida, os cientistas centraram a atenção nas pessoas de comportamento suicida e usaram o programa para identificar quem já tinha tentado o suicídio no passado. O acerto foi de 94%.
Para entender melhor as diferenças do que se passava nos cérebros dos dois grupos, Just e Brent estudaram as emoções provocadas pelos seis conceitos dos testes.
Entre as emoções, houve prioridade para tristeza, vergonha, raiva e orgulho. Baseado nas emoções, o programa de aprendizado de máquina acertou em 85% dos casos quem era do grupo suicida e quem era do grupo de controle.
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