Um estudo liderado por pesquisadores da Faculdade de Ciências Médicas da Santa Casa de São Paulo aponta que características acústicas da voz humana podem ajudar a identificar sinais de depressão com o apoio da inteligência artificial. A pesquisa analisou áudios curtos enviados por WhatsApp e demonstrou que modelos de aprendizado de máquina são capazes de reconhecer padrões vocais associados a níveis elevados de sintomas depressivos, sem avaliar o conteúdo das falas.
O trabalho foi liderado pelo psiquiatra Ricardo R. Uchida, chefe do Departamento de Saúde Mental da instituição, e teve seus resultados publicados no periódico internacional PLOS Mental Health. Segundo o estudo, aspectos como ritmo, entonação, energia e variações espectrais da voz podem funcionar como indicadores relevantes para triagem precoce em saúde mental.
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A pesquisa envolveu 160 participantes brasileiros, incluindo pacientes com diagnóstico clínico de Transtorno Depressivo Maior e indivíduos sem o transtorno. Os modelos foram treinados com mensagens de voz espontâneas e testados em um conjunto independente de dados. Em tarefas mais próximas do cotidiano, como a descrição da semana anterior, a acurácia ultrapassou 91% entre mulheres e ficou em torno de 75% entre homens, índices comparáveis aos de instrumentos de triagem já utilizados na prática clínica.
Os autores ressaltam que a tecnologia não substitui o diagnóstico médico, mas pode atuar como ferramenta complementar. A proposta é utilizar a voz como um marcador digital acessível, de baixo custo e baixo esforço, com potencial para apoiar estratégias futuras de triagem, monitoramento e pesquisa em saúde mental, especialmente em contextos de telemedicina e políticas públicas.
O estudo foi desenvolvido no Departamento de Saúde Mental da Faculdade de Ciências Médicas da Santa Casa de São Paulo, em parceria com a empresa internacional de saúde digital Infinity Doctors. A equipe contou ainda com a participação dos docentes Victor H. O. Otani e Lucas Murrins Marques, além do doutorando e especialista em inteligência artificial Felipe O. Aguiar.
Os resultados reforçam o papel da ciência aplicada no enfrentamento dos desafios atuais da saúde mental, a integração entre avaliação clínica rigorosa e inteligência artificial pode gerar soluções inovadoras, seguras e baseadas em evidências, capazes de ampliar o acesso à identificação precoce de transtornos mentais em um cenário de alta demanda por cuidados especializados.
