Usar IA no diagnóstico e tratamento de transtornos mentais, protegendo ao mesmo tempo a privacidade do paciente

Os transtornos mentais estão entre as principais causas de incapacidade em todo o mundo, com graves consequências para os indivíduos, suas famílias e a sociedade em geral. A detecção de transtornos mentais normalmente requer entrevistas clínicas com uso intensivo de recursos, conduzidas por especialistas. Além disso, existe uma escassez global de terapeutas treinados. Nas fases iniciais de uma perturbação mental, quando as intervenções são mais eficazes, a inteligência artificial pode melhorar significativamente o diagnóstico e o tratamento.

Os sistemas de IA poderiam apoiar os terapeutas, analisando sinais sutis na linguagem, nas expressões faciais e na escolha de palavras dos pacientes. O treinamento de tais sistemas, entretanto, requer dados altamente sensíveis de sessões de terapia reais. Os dados de fala e vídeo podem revelar a identidade dos pacientes, e os modelos treinados nesses dados correm o risco de memorizar e expor involuntariamente informações pessoais.

Pesquisadores do Laboratório de Processamento de Conhecimento Ubíquo (UKP) do Departamento de Ciência da Computação da TU Darmstadt e do IIT Delhi publicaram agora um artigo Perspective em Ciência Computacional da Natureza que delineia um novo caminho a seguir. Descrevem como os sistemas de IA para a saúde mental podem ser concebidos de forma a preservar a confidencialidade das informações dos pacientes.

Para conseguir isso, os autores propõem um pipeline de desenvolvimento para sistemas de IA conscientes da privacidade com base em diversas abordagens. Estas incluem a remoção de informações de identificação pessoal, a anonimização de dados de voz e faciais, a geração de dados sintéticos e métodos de treinamento que preservam a privacidade.

O primeiro autor do estudo, Aishik Mandal, faz parte do grupo NLPsych do UKP Lab, um grupo de pesquisadores que trabalha na intersecção entre processamento de linguagem natural (PNL) e saúde mental para desenvolver soluções baseadas em dados que apoiem tanto aqueles que procuram como aqueles que fornecem ajuda. Os coautores são o professor Tanmoy Chakraborty (IIT Delhi), que foi pesquisador visitante no Laboratório UKP, e a professora Iryna Gurevych, chefe do Laboratório UKP na TU Darmstadt.