Cerca de 90% dos casos de suicídio poderiam ser evitados – mas não são. E uma tecnologia nos seus primeiros passos pode mudar isso para melhor
Para driblar essa barreira, psicólogos da Universidade Carnegie Mellon, nos EUA, criaram um sistema de diagnóstico que vai além das aparências. Eles ensinaram um algoritmo de computador a diferenciar, por meio de padrões de atividade cerebral identificáveis com exames de última geração, como pessoas saudáveis e com problemas psicológicos reagem ao ler palavras consideradas positivas ou negativas.
Com esses dados em seus circuitos, o programa apontou potenciais suicidas com 91% de precisão – e também conseguiu diferenciar os voluntários que só haviam considerado a ideia dos que já haviam tentado se matar na prática.
A ideia funciona porque se baseia em critérios objetivos. Mesmo alguém que nega o problema verbalmente não consegue censurar os próprios pensamentos. “Nós somos péssimos em identificar quais das pessoas com sintomas vão de fato tentar se suicidar”, explicou à NPR Lisa Pan, uma das autoras do estudo publicado na Nature. “É por isso que estamos buscando bons indicadores biológicos.”
Os testes foram feitos com 34 voluntários, 17 deles com pensamentos suicidas, 17 saudáveis. Eles eram expostos a listas de palavras de conotação positiva (como “conforto”, “bom” e “vitalidade”) e negativa (como “morte”, “desespero” e “apatia”) por três segundos cada uma.
Como tudo acontece muito rápido, as máquinas de ressonância magnética eram capazes de capturar a reação instintiva do cérebro aos conceitos. Em outras palavras, pegar os pensamentos ruins no “flagra”. A precisão foi tão alta que o programa diferenciou até os pacientes que já haviam tentado se matar na prática dos que tinham apenas planos.
O estudo ainda é limitado, principalmente por causa do tamanho da amostra. Mas abre caminho para uma nova era no diagnóstico de problemas psicológicos, em que será possível ir além da palavra do paciente – e ver o que seu cérebro pode nos dizer.
Fonte: Super Interessante