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Processamento de linguagem natural pode ajudar no tratamento de transtorno bipolar

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Um novo estudo destaca como os métodos de processamento de linguagem natural podem ser usados ​​para melhorar o atendimento de pessoas com transtorno bipolar. Revisão de escopo publicada no JMIR Mental Health mostra como os métodos de processamento de linguagem natural (NLP, na sigla em inglês) foram usados ​​por pesquisadores para entender melhor o transtorno bipolar e identificar oportunidades para uso adicional da tecnologia.

Os pesquisadores reuniram 35 estudos que descrevem a aplicação de um método de NLP ao estudo do transtorno bipolar. Eles usaram a síntese narrativa para mapear a literatura de acordo com quatro questões de pesquisa. Essas questões relacionavam-se às tendências que poderiam ser observadas, aos métodos de NLP que foram utilizados, às aplicações clínicas e práticas relatadas e às considerações éticas presentes na literatura.

Em termos de tendências, os pesquisadores notaram que houve um aumento da publicação de artigos analisando o NLP e o transtorno bipolar, de um estudo em 2004 para cinco em 2020. Desde 2015, o interesse pelo tema atingiu o pico e permaneceu relativamente constante. Os objetivos primários dos estudos podem ser divididos em quatro categorias: previsão e classificação, caracterização da linguagem do transtorno bipolar, uso de prontuário eletrônico do paciente (EHR, na sigla em inglês) para medir resultados de saúde e fenotipagem. O objetivo de maior destaque foi a predição e classificação relacionada ao transtorno bipolar, e a segunda finalidade foi caracterizar a linguagem do transtorno bipolar.

Os artigos analisados ​​no estudo indicaram múltiplas implicações clínicas e práticas da pesquisa. Uma das aplicações mais comuns sugeridas foi que o uso de métodos de NLP com dados de mídia social pode ajudar na detecção precoce, avaliação clínica e prevenção de suicídio, além de complementar os métodos existentes para abordar esses resultados. O uso de NLP e EHRs também pode levar à criação de algoritmos de diagnóstico preditivo para transtorno bipolar.

Outra aplicação da pesquisa é que as descobertas podem ser usadas para sinalizar o agravamento da saúde mental e criar marcadores de urgência para intervenções direcionadas. Os dados também devem ser usados ​​para ajudar a distribuir o tratamento para populações tradicionalmente difíceis de alcançar por meio de atendimento telemental. Alguns dos estudos indicaram que a própria mídia social poderia ser usada para reduzir o isolamento social, melhorar as habilidades de enfrentamento e aumentar o conhecimento do paciente sobre sua condição.

No entanto, as aplicações de métodos de NLP relacionados ao transtorno bipolar, particularmente aqueles que utilizam dados de mídia social, exigem considerações éticas para proteger a privacidade do paciente, apontaram os pesquisadores. Sessenta por cento dos estudos que eles sintetizaram fizeram referência a considerações éticas de algum tipo, enquanto os outros 40% não fizeram referência a nenhuma. Antes de 2016, quase metade dos artigos incluía discussões limitadas sobre ética. As considerações éticas tornaram-se mais comuns em artigos publicados a partir de 2017, e artigos recentes eram mais propensos a incluir discussões detalhadas sobre a tomada de decisões éticas e o desenho do estudo, juntamente com considerações de impactos sociais positivos e negativos que poderiam resultar da pesquisa.

Os pesquisadores concluíram que os benefícios do NLP, especialmente aqueles usados ​​em conjunto com a pesquisa do transtorno bipolar, indicavam que a análise da linguagem poderia ajudar na prestação de cuidados para aqueles com a doença. Usando o NLP para investigar a tomada de risco, a representação de gênero em populações de transtorno bipolar online, serviços baseados na web e funcionamento social e ocupacional pode beneficiar a comunidade médica e os pacientes com transtorno bipolar.

No entanto, qualquer pesquisa realizada usando o NLP para estudar o transtorno bipolar deve considerar os princípios éticos da inteligência artificial para minimizar o risco e proteger os dados e a privacidade dos participantes, observaram os autores do estudo.

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