Um programa de inteligência artificial generativa foi treinado para identificar sinais de transtorno de estresse pós-traumático relacionado ao parto, avaliando breves declarações narrativas de pacientes que deram à luz.
O estudo, financiado pelos Institutos Nacionais da Saúde (NIH), dos Estados Unidos, foi capaz de detectar uma grande proporção de pacientes com probabilidade de ter o transtorno por meio da ferramenta de IA. E, com refinamentos adicionais, como detalhes de prontuários médicos e dados sobre experiências de parto de populações diversas, o modelo poderia potencialmente identificar uma grande porcentagem de mulheres em risco. Os resultados foram publicados na Revista Nature.
Globalmente, o estresse pós-traumático relacionado ao parto afeta cerca de 8 milhões de pessoas que dão à luz a cada ano, e tem diversas causas, como violência obstétrica e complicações médicas durante o parto. A prática atual para o diagnóstico requer uma extensa avaliação clínica, que costuma ser demorada e cara.
Nesse sentido, os autores defendem a urgência do desenvolvimento de uma triagem eficaz com o potencial de identificar rapidamente e de forma econômica um grande número de pacientes que poderiam se beneficiar do tratamento. A condição não tratada pode interferir na amamentação, no vínculo com o bebê e no desejo de uma gravidez futura, além de piorar a depressão pós-parto.
Como funciona
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Os pesquisadores administraram um questionário projetado para triagem do estresse pós-traumático relacionado ao parto a 1.295 mulheres que haviam dado à luz nos últimos 6 meses. As participantes também forneceram narrativas curtas de aproximadamente 30 palavras sobre sua experiência de parto.
A partir disso, os cientistas selecionaram as pacientes que apresentavam sintomas elevados da condição com base nos resultados do questionário. Em seguida, um modelo de inteligência artificial da OpenAI – mesma empresa desenvolvedora do ChatGPT – o text-embeddings-ada-002, foi utilizado para analisar os relatos dessas mulheres, buscando evidências adicionais do estresse pós-traumático como padrões linguísticos, por exemplo, nas descrições de suas experiências de parto.
Após a análise, o modelo de IA foi capaz de identificar corretamente as narrativas das mulheres que demonstraram 85% de sensibilidade e 75% de especificidade nos casos positivos do transtorno.
Os autores acreditam que o modelo pode se encaixar perfeitamente nos cuidados obstétricos de rotina e potencialmente pode ser utilizado para avaliar outros transtornos de saúde mental. Inclusive, poderá, no futuro, tornar o diagnóstico do transtorno mais acessível ao fornecer uma base para o desenvolvimento de produtos comerciais e adoção generalizada.
