Estudo utiliza IA para identificar sinais de depressão pela voz

A Faculdade de Ciências Médicas da Santa Casa de São Paulo (FCMSCSP) é destaque em um novo estudo internacional liderado pelo Prof. Dr. Ricardo R. Uchida, médico psiquiatra e chefe do Departamento de Saúde Mental da Faculdade, que demonstra o potencial do uso da inteligência artificial para identificar sinais de depressão a partir de características acústicas da voz humana.

Publicado no Journal internacional PLOS Mental Health, o estudo analisou áudios curtos de voz enviados por WhatsApp e mostrou que modelos de aprendizado de máquina conseguem identificar padrões vocais associados a níveis elevados de sintomas depressivos, mesmo sem analisar o conteúdo das falas — apenas aspectos acústicos, como ritmo, entonação, energia e variações espectrais da voz.

Resultados e impacto científico

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.

Nos testes com tarefas mais naturalistas, como a descrição da semana anterior, os modelos alcançaram acurácia superior a 91% em mulheres e cerca de 75% em homens, resultados comparáveis aos de instrumentos de triagem amplamente utilizados na prática clínica.

Os autores destacam que a proposta não substitui o diagnóstico médico, mas aponta a voz como um marcador digital acessível, de baixo custo e de baixo esforço, com potencial para apoiar estratégias futuras de triagem precoce, monitoramento e pesquisa em saúde mental, especialmente em contextos de telemedicina e saúde pública.

Pesquisa desenvolvida na Faculdade

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 Digital Health Infinity Doctors (EUA).

A equipe contou ainda, além de colaboradores nacionais e internacionais, com os docentes Prof. Dr. Victor H. O. Otani e Prof. Dr. Lucas Murrins Marques, bem como com o doutorando do Programa de Pós-Graduação em Ciências da Saúde e especialista em Inteligência Artificial da Infinity Doctors, Felipe O. Aguiar.

Protagonismo clínico, científico e institucional

Para o Prof. Dr. Ricardo R. Uchida, médico psiquiatra e chefe do Departamento de Saúde Mental da FCMSCSP, os resultados reforçam o papel da ciência aplicada no enfrentamento dos desafios contemporâneos da saúde mental: “este estudo demonstra como a integração entre avaliação clínica rigorosa e inteligência artificial pode gerar ferramentas inovadoras, seguras e baseadas em evidências para apoiar a identificação precoce de transtornos mentais. Trata-se de um avanço relevante, especialmente em um contexto de alta demanda por cuidados em saúde mental, no qual soluções acessíveis e escaláveis podem ter grande impacto social, sempre como complemento — e nunca substituição — da avaliação médica especializada.”

A publicação reforça o protagonismo da Faculdade de Ciências Médicas da Santa Casa de São Paulo na integração entre ciência, tecnologia e inovação em saúde mental, consolidando sua atuação em pesquisas de impacto internacional e relevância clínica.

Damos valor à sua privacidade

Nós e os nossos parceiros armazenamos ou acedemos a informações dos dispositivos, tais como cookies, e processamos dados pessoais, tais como identificadores exclusivos e informações padrão enviadas pelos dispositivos, para as finalidades descritas abaixo. Poderá clicar para consentir o processamento por nossa parte e pela parte dos nossos parceiros para tais finalidades. Em alternativa, poderá clicar para recusar o consentimento, ou aceder a informações mais pormenorizadas e alterar as suas preferências antes de dar consentimento. As suas preferências serão aplicadas apenas a este website.

Cookies estritamente necessários

Estes cookies são necessários para que o website funcione e não podem ser desligados nos nossos sistemas. Normalmente, eles só são configurados em resposta a ações levadas a cabo por si e que correspondem a uma solicitação de serviços, tais como definir as suas preferências de privacidade, iniciar sessão ou preencher formulários. Pode configurar o seu navegador para bloquear ou alertá-lo(a) sobre esses cookies, mas algumas partes do website não funcionarão. Estes cookies não armazenam qualquer informação pessoal identificável.

Cookies de desempenho

Estes cookies permitem-nos contar visitas e fontes de tráfego, para que possamos medir e melhorar o desempenho do nosso website. Eles ajudam-nos a saber quais são as páginas mais e menos populares e a ver como os visitantes se movimentam pelo website. Todas as informações recolhidas por estes cookies são agregadas e, por conseguinte, anónimas. Se não permitir estes cookies, não saberemos quando visitou o nosso site.

Cookies de funcionalidade

Estes cookies permitem que o site forneça uma funcionalidade e personalização melhoradas. Podem ser estabelecidos por nós ou por fornecedores externos cujos serviços adicionámos às nossas páginas. Se não permitir estes cookies algumas destas funcionalidades, ou mesmo todas, podem não atuar corretamente.

Cookies de publicidade

Estes cookies podem ser estabelecidos através do nosso site pelos nossos parceiros de publicidade. Podem ser usados por essas empresas para construir um perfil sobre os seus interesses e mostrar-lhe anúncios relevantes em outros websites. Eles não armazenam diretamente informações pessoais, mas são baseados na identificação exclusiva do seu navegador e dispositivo de internet. Se não permitir estes cookies, terá menos publicidade direcionada.

Visite as nossas páginas de Políticas de privacidade e Termos e condições.

Importante: A Medicina S/A usa cookies para personalizar conteúdo e anúncios, para melhorar sua experiência em nosso site. Ao continuar, você aceitará o uso. Veja nossa Política de Privacidade.