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Problema de autoestima: Machine learning auxiliando na prevenção de suicídio entre universitários

Problema de autoestima: Machine learning auxiliando na prevenção de suicídio entre universitários

Dentro os vários usos que a Inteligência Artificial possui, inclui na área da saúde a prevenção de doenças e desfechos negativos.

No caso de hoje, trata-se do uso da inteligência artificial a fim de predizer o risco de suicídio em estudantes.

Como é possível isso?

Segundo os pesquisadores de Montreal e França, a autoestima representa um importante marcador preditivo do risco de suicídio. 

E os times de pesquisa da Universidade de McGill, Universidade de Montreal, Inserm e Universidade de Bordeaux estão utilizando a inteligência artificial para identificar fatores de risco que sejam precisos em analisar comportamento possivelmente suicida em estudantes.

Segundo Mélissa Macalli, da Universidade de Bordeaux

O suicídio é a segunda causa de maior de morte entre as pessoas de 15 a 24 anos. Uma detecção precoce dos comportamentos suicidas e pensamentos é a chave para garantir o tratamento apropriado.

Quais são os dados coletados pela pesquisa?

O estudo, publicado na Scientific Reports, possui como base de dados mais de 5 mil universitários que estudam na França e que foram seguidos pelo menos um ano entre 2013 e 2019. 

Desses dados, os pesquisadores conseguiram detectar pelo menos 70 possíveis preditores, e desses, 4 mostram mais de 80% dos comportamentos suicidas.

Entre os 4 em questão estão: pensamentos suicidas, ansiedade, sintomas depressivos e baixa autoestima.

Os estudantes completaram duas pesquisas, uma no momento da matrícula e outra um ano depois. Essa segunda pesquisa revelou que aproximadamente 17% dos estudantes participantes da pesquisa, tanto homens quanto mulheres, exibiram comportamentos suicidas nesse ano entre os dois questionários.

Qual o papel da Inteligência Artificial e como ela tem sido usada na pesquisa?

Usando de machine learning, os pesquisadores analisam os muitos fatores associados com risco de suicídio e rankeiam eles de acordo com a importância entre os comportamentos que predizem o suicídio.

Entre os fatores analisados estão

  • Dados sociodemográficos
  • Estilo de Vida;
  • Uso de substâncias;
  • Traumas de infância;
  • Históricos familiares e pessoais de comportamentos suicidas.

Segundo Massimiliano Orri, um fellow na Universidade de McGill,

Muitos fatores podem contribuir para um risco aumentado em estudantes universitários, tais como a transição do ensino médio para a universidade, estresse psicossocial, pressões acadêmicas e a necessidade de se adaptar a um novo ambiente. Esses são riscos que foram exacerbados pela crise de saúde pública desencadeada pela pandemia da COVID-19.

Essa pesquisa mostra um cenário bom para a pesquisa no campo de saúde mental

O uso de questionários rápidos, com a possiblidade de screening em larga escala, mostra um marco importante na pesquisa, uma vez que isso permite predizer bem os fatores de risco e as pessoas em vulnerabilidade para o suicídio.

Além de permitir com que os estudantes se sintam mais à vontade para falar sobre a sua saúde mental não estando cara a cara com um profissional.

A autoestima e os fatores de risco

De acordo com os pesquisadores, a autoestima é um importante preditor de risco para o suicídio e poderia, portanto, ser usado para screening, mesmo entre estudantes que não mostrem sinais de comportamentos suicidas.

Em análises secundárias, dos 3946 estudantes o principal preditor que surgiu foi para os homens foi a autoestima e para as mulheres foi a autoestima, sintomas depressivos e estresse acadêmico

A baixa autoestima é reconhecida como sendo parte da ansiedade social e estar acima da depressão. A autoestima, a qual é um importante marcador de vulnerabilidade psicológica em adultos jovens, também está associada com pensamentos suicidas.

Segundo os autores:

“A autoestima é um marcador preditivo independente e importante"

Não esperávamos que a autoestima fosse a primeira dos 4 maiores preditores de risco suicida. E segundo Mélissa Macalli, ainda:

Tal achado foi possível apenas com a inteligência artificial por meio do machine learning, pois com tal ferramenta foi possível analisar uma grande quantidade de dados.

 

Referências

A machine learning approach for predicting suicidal thoughts and behaviours among college students | Scientific Reports (nature.com). Acesso em 13/08/2021.

Automedicação, redes sociais e ansiedade em estudantes de medicina: tríade da frustração. https://academiamedica.com.br/blog/automedicacao-redes-sociais-e-ansiedade-em-estudantes-de-medicina-triade-da-frustracao

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