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Virgínia Woolf foi uma das mais importantes escritoras do século passado. Reconhecida pela qualidade de sua obra literária, ela deixou ainda um amplo conjunto de cartas e relatos em seus diários. O vasto legado permitiu a pesquisadores do Hospital de Clínicas de Porto Alegre (HCPA) compilar seus textos e, com o uso machine learning, um sistema capaz de analisar uma grande quantidade de dados e encontrar padrões, conseguir prever que ela se suicidaria.

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Conforme um dos responsáveis pelo projeto, o professor do Serviço de Psiquiatria do HCPA Ives Cavalcante Passos, o estudo abre portas para o uso futuro da tecnologia na identificação da possibilidade de suicídio, com base em dados oriundos de smartphones, mídias sociais e mensagens de e-mail dos pacientes. O algoritmo de machine learning utilizado na pesquisa foi o Naive Bayes, que tem sido utilizado frequentemente em tarefas relacionadas a análise de textos, como por exemplo a identificação de mensagens de spam em uma caixa de e-mails.

Para o estudo em questão, foram escolhidos 46 textos da autora do período de dois meses antes de seu falecimento, e 54 outros selecionados randomicamente, de diferentes momentos de sua vida.  As informações foram analisadas pelo algoritmo, que classificou os textos entre relacionados ao suicídio ou não. A acurácia, que é a taxa de acerto, chegou a 80%.

Os modelos podem ser personalizados para o paciente, criando um ciclo de inteligência artificial que se adapta ao longo do tempo, à medida em que os dados são coletados.

Os pesquisadores responsáveis pelo artigo Potential use of text classification tools as signatures of suicidal behavior: a proof-of-concept study using Virginia Woolf’s personal writings são vinculados ao Laboratório de Psiquiatria Molecular do HCPA. O trabalho compôs a dissertação de mestrado de Gabriela de Ávila Berni e contou com a colaboração e supervisão internacional do professor Flávio Kapczinski, da McMaster University.

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