Um grupo de cientistas desenvolveu um algoritmo que pode ajudar a identificar comportamentos suicidas com grande precisão.

O estudo analisou a atividade cerebral de dois grupos de voluntários, o que tinha pensamentos suicidas e outro que não tinha. A partir desse estudo, os cientistas da Carnegie Mellon University desenvolveram um algoritmo que alcançou uma precisão de detecção de 91% das pessoas que podem ver o suicídio como uma opção, e 94% de pessoas que tentaram se matar.

Durante o experimento, os participantes do estudo leram palavras positivas, negativas ou relacionadas com a morte como suicídio, enquanto pensavam em seus significados. A atividade cerebral foi analisada via ressonância magnética funcional, coletando assim os dados necessários para o desenvolvimento do algoritmo.

Os dados cerebrais dos voluntários diante de palavras como “morte” foram claramente diferentes em pessoas que tinham pensamentos suicidas. Os investigadores de valeram da machine learning para obter a informação do cérebro de todas as pessoas, menos uma.

Para qualquer palavra, adicionaram os padrões de atividade neuronal de cada grupo, e posteriormente, deram os resultados dessa pessoa que foi separada para que o algoritmo previsse a qual grupo aquela pessoa pertencia. A máquina acertou em 91% das vezes.

34 pessoas participaram do estudo, e apesar dos bons resultados da investigação, eles também poderiam ser limitados pelo número de voluntários. Porém, o algoritmo desenvolvido pode ser utilizado para identificar as pessoas com pensamentos suicidas ou para testar se alguns tratamentos são suficientemente eficazes.