ADOLESCENTE, SUICÍDIO E AUTOMUTILAÇÃO: MODELOS PREDITIVOS E IMPACTOS DA PANDEMIA DE COVID-19

🧠 Inteligência Artificial na Saúde Mental: Como Modelos Preditivos Podem Salvar Vidas de Adolescentes

A adolescência é um período crítico para a saúde mental, e a pandemia de COVID-19 exacerbou desafios como depressão, ansiedade e comportamentos autolesivos. Mas como identificar jovens em risco antes que seja tarde? Essa foi a pergunta central da pesquisa de Danilo Bastos Bispo Ferreira, que utilizou aprendizado de máquina para prever suicídio e automutilação em adolescentes com base em dados de emergências psiquiátricas.

O estudo, desenvolvido na Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), analisou mais de 2.300 prontuários médicos e aplicou algoritmos como Random Forest e XGBoost para identificar padrões de risco. Os resultados mostram que a tecnologia pode ser uma aliada poderosa na prevenção de tragédias.

📊 O que a pesquisa analisou?

• Dados de adolescentes atendidos em emergências psiquiátricas
• Fatores como histórico de depressão, isolamento social e ideação suicida
• Modelos de IA para prever automutilação, pensamentos suicidas e tentativas de suicídio
• Interpretação dos resultados com SHAP Values para entender os principais indicadores de risco

🔍 O que foi descoberto?

Os modelos alcançaram uma sensibilidade de até 78% na detecção de ideação suicida, com os seguintes fatores sendo os mais determinantes:

• Depressão: O diagnóstico mais associado a comportamentos suicidas
• Isolamento social: Adolescentes sem suporte familiar ou comunitário apresentaram maior risco
• Histórico de automutilação: Um forte preditor de tentativas futuras
• Gênero: Meninas demonstraram maior vulnerabilidade

Além disso, o estudo revelou que a pandemia aumentou em quase 1.000% os casos de automutilação não suicida (NSSI), enquanto as tentativas de suicídio diminuíram. Isso sugere que muitos jovens estão recorrendo a formas indiretas de lidar com o sofrimento emocional.

🏥 Por que isso importa?

Segundo a Organização Mundial da Saúde (OMS), o suicídio é a quarta principal causa de morte entre jovens de 15 a 19 anos. No entanto, a maioria dos casos poderia ser prevenida com intervenções precoces. A pesquisa mostra que a análise preditiva pode ajudar serviços de saúde a priorizar atendimentos, direcionar políticas públicas e reduzir mortes evitáveis.

🌐 Como a Chemteq Solutions pode transformar dados em prevenção?

Na Chemteq Solutions, aplicamos inteligência de dados para melhorar a saúde pública. Com técnicas semelhantes às utilizadas nessa pesquisa, podemos ajudar instituições a:

• Identificar adolescentes em risco com base em histórico médico e comportamental
• Otimizar a alocação de psicólogos e psiquiatras em regiões com maior demanda
• Desenvolver políticas públicas baseadas em evidências para prevenção de suicídio
• Monitorar tendências em saúde mental após crises como pandemias ou desastres

A tecnologia não substitui o cuidado humano, mas pode amplificar sua eficácia. Com dados precisos, é possível salvar vidas.

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🔗 Referência: Ferreira, Danilo Bastos Bispo. Adolescent Suicide and Self-Harm: Predictive Models and Impacts of the COVID-19 Pandemic. UFMG, 2024.

Fonte: http://hdl.handle.net/1843/81407