Inteligência artificial prevendo depressão pós-parto
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Título para divulgação do texto
Inteligência artificial prevendo depressão pós-parto
Título original da pesquisa
Postpartum depression prediction through pregnancy data analysis for emotion-aware smart systems
Imagem de capa
Revisão de texto
Autores do texto original
Fonte(s) Financiadora(s)
Resumo
Uso de inteligência artificial para prever diversos fatores relacionados ao aparecimento de depressão pós-parto em mães.
Tipo
Artigo de periódico
O que é a pesquisa?
A depressão pós-parto (DPP) é uma doença que afeta cerca de 10% das mães após o nascimento de seus filhos, causando sérios problemas emocionais como apatia, tristeza e falta de energia para realizar as atividades do dia-a-dia. Esse quadro pode persistir por muito tempo, atrapalhando, inclusive, a formação do vínculo entre a mãe e o bebê. A DPP é desencadeada por uma série de fatores, muitos deles presentes na mulher mesmo antes da gravidez, e seu tratamento envolve acompanhamento médico, psicológico e uso de medicamentos. Não se pode confundir essa doença com a tristeza pós-parto, a qual é mais comum e dura poucas semanas, tendo como principal causa a mudança hormonal brusca após o nascimento da criança.
Como a DPP representa um sério risco para a saúde da mulher, é importante que os médicos sejam capazes de descobrir a presença da doença o mais rápido possível. Como essa depressão está relacionada a diversos aspectos, incluindo fatores sociodemográficos, fisiológicos e histórico de saúde, a observação médica cuidadosa da paciente pode ser capaz de prever o surgimento desse quadro.
Para auxiliar médicos na identificação de uma possível DPP, é possível utilizar tecnologias a nosso favor. Programas baseados em Inteligência Artificial, por exemplo, podem analisar mais rapidamente as informações de cada paciente e usá-las para tentar prever a chance de aparecimento de depressão pós-parto. É com esse objetivo que os cientistas Mário Moreira, do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Ceará (IFCE), e Joel Rodrigues, da Universidade Federal do Piauí (UFPI), em colaboração com pesquisadores de outros países, desenvolveram sua pesquisa. A finalidade foi comparar diferentes formas de aprendizado de máquina e seu sucesso em prever situações que influenciam o aparecimento de DPP em mães recentes, a partir de dados de pacientes reais.
Como a DPP representa um sério risco para a saúde da mulher, é importante que os médicos sejam capazes de descobrir a presença da doença o mais rápido possível. Como essa depressão está relacionada a diversos aspectos, incluindo fatores sociodemográficos, fisiológicos e histórico de saúde, a observação médica cuidadosa da paciente pode ser capaz de prever o surgimento desse quadro.
Para auxiliar médicos na identificação de uma possível DPP, é possível utilizar tecnologias a nosso favor. Programas baseados em Inteligência Artificial, por exemplo, podem analisar mais rapidamente as informações de cada paciente e usá-las para tentar prever a chance de aparecimento de depressão pós-parto. É com esse objetivo que os cientistas Mário Moreira, do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Ceará (IFCE), e Joel Rodrigues, da Universidade Federal do Piauí (UFPI), em colaboração com pesquisadores de outros países, desenvolveram sua pesquisa. A finalidade foi comparar diferentes formas de aprendizado de máquina e seu sucesso em prever situações que influenciam o aparecimento de DPP em mães recentes, a partir de dados de pacientes reais.
Como é feita a pesquisa?
O estudo utilizou a base de dados da Maternidade Escola Assis Chateaubriand (MEAC-UFC), em Fortaleza, contendo informações sobre a saúde das pacientes, como a presença de diabetes mellitus durante a gestação, tipo de parto, e ocorrência de problemas obstétricos ou no bebê. A partir desse banco de dados, foram selecionadas 205 mulheres parturientes que apresentaram algum problema relacionado à gravidez, tal como hipertensão, diabetes ou obesidade.
Os pesquisadores usaram diferentes tipos de aprendizado de máquinas para treinar a inteligência artificial em prever situações relacionadas à ocorrência de DPP nas pacientes. Depois disso, foram comparadas se as previsões feitas pelo programa realmente corresponderam ao que os respectivos médicos haviam diagnosticado nessas mulheres. Tal comparação permitiu verificar qual treinamento de inteligência artificial obteve maiores taxas de sucesso (acertos) e menores taxas de erros.
Entre os fatores estudados, estiveram o desenvolvimento de problemas relacionados à hipertensão, à possibilidade de haver parto cesariano, à chance de haver complicações no parto, e à saúde do bebê após o nascimento. Todos esses aspectos, extremamente complexos, estão ligados ao surgimento da depressão pós-parto. Para tentar prever distúrbios relacionados à hipertensão, por exemplo, foram empregados dados como idade da mulher, número de semanas de gravidez ao ser admitida no pronto-socorro, histórico familiar de hipertensão, quantidade de filhos, intervalo entre gestações, presença de obesidade, diabetes, doenças autoimunes, doenças nos rins, ou mesmo presença de enjoo e dores de cabeça durante a gestação.
Os pesquisadores usaram diferentes tipos de aprendizado de máquinas para treinar a inteligência artificial em prever situações relacionadas à ocorrência de DPP nas pacientes. Depois disso, foram comparadas se as previsões feitas pelo programa realmente corresponderam ao que os respectivos médicos haviam diagnosticado nessas mulheres. Tal comparação permitiu verificar qual treinamento de inteligência artificial obteve maiores taxas de sucesso (acertos) e menores taxas de erros.
Entre os fatores estudados, estiveram o desenvolvimento de problemas relacionados à hipertensão, à possibilidade de haver parto cesariano, à chance de haver complicações no parto, e à saúde do bebê após o nascimento. Todos esses aspectos, extremamente complexos, estão ligados ao surgimento da depressão pós-parto. Para tentar prever distúrbios relacionados à hipertensão, por exemplo, foram empregados dados como idade da mulher, número de semanas de gravidez ao ser admitida no pronto-socorro, histórico familiar de hipertensão, quantidade de filhos, intervalo entre gestações, presença de obesidade, diabetes, doenças autoimunes, doenças nos rins, ou mesmo presença de enjoo e dores de cabeça durante a gestação.
Qual a importância da pesquisa?
O estudo obteve precisão considerável na predição de vários fatores relacionados à depressão pós-parto. No caso de complicações desencadeadas pela hipertensão, por exemplo, a taxa de acerto foi de 96,2% dos casos, sendo que os erros do tipo “alarme falso” corresponderam a cerca de 1%. Outros casos, como os de parto cesariano, apresentaram mais dificuldades de predição, pois no Brasil existe a possibilidade de escolha sobre o tipo de parto. Mesmo assim, um dos métodos foi capaz de prever a necessidade da cesariana em situações de urgência com 85% de precisão e apenas 3,4% de alarmes falsos.
A pesquisa contribuiu com avanços na área de predição de situações associadas ao aparecimento de DPP, assim como para o desenvolvimento de outros estudos que venham a investigar doenças relacionadas a distúrbios psicológicos. Com a existência de aparelhos “inteligentes”, capazes de analisar o estado físico e emocional de pacientes, é possível que médicos disponham de ferramentas no futuro que facilitem o diagnóstico precoce de doenças psicológicas e permitam a prevenção e tratamento mais efetivos.
Os autores ainda ressaltam que é necessária uma compreensão por parte das pessoas sobre o que é a depressão pós-parto. Embora especialistas não saibam definitivamente o que determina seu aparecimento, sabe-se que é uma doença como qualquer outra, que necessita de cuidados médicos, terapia e medicamentos. Principalmente, esclarecem que a DPP não é culpa da mulher, e que, de forma alguma, ela significa que há rejeição ao filho. Espera-se que o maior entendimento sobre fatores associados à depressão pós-parto permita uma maior e mais adequada assistência às mulheres predispostas a essa condição, contribuindo para seu bem-estar durante e após a gestação.
A pesquisa contribuiu com avanços na área de predição de situações associadas ao aparecimento de DPP, assim como para o desenvolvimento de outros estudos que venham a investigar doenças relacionadas a distúrbios psicológicos. Com a existência de aparelhos “inteligentes”, capazes de analisar o estado físico e emocional de pacientes, é possível que médicos disponham de ferramentas no futuro que facilitem o diagnóstico precoce de doenças psicológicas e permitam a prevenção e tratamento mais efetivos.
Os autores ainda ressaltam que é necessária uma compreensão por parte das pessoas sobre o que é a depressão pós-parto. Embora especialistas não saibam definitivamente o que determina seu aparecimento, sabe-se que é uma doença como qualquer outra, que necessita de cuidados médicos, terapia e medicamentos. Principalmente, esclarecem que a DPP não é culpa da mulher, e que, de forma alguma, ela significa que há rejeição ao filho. Espera-se que o maior entendimento sobre fatores associados à depressão pós-parto permita uma maior e mais adequada assistência às mulheres predispostas a essa condição, contribuindo para seu bem-estar durante e após a gestação.
Área do Conhecimento
Ciências Exatas e da Terra
Palavras-chave – Entre 3 a 5 palavras
Português
obstetrícia
Português
gravidez
Português
inteligência artificial
Português
depressão pós-parto
ODS
ODS 3: Saúde e Bem-Estar
ODS 9: Indústria, Inovação e Infraestrutura
Referência da Pesquisa Original
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1566253518301295
Link da pesquisa original
Material Complementar
Data da publicação do texto de divulgação
August 17, 2020