{"id":1675,"date":"2018-10-24T15:18:37","date_gmt":"2018-10-24T18:18:37","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ufrgs.br\/ciencia\/?p=1675"},"modified":"2018-11-01T15:13:55","modified_gmt":"2018-11-01T18:13:55","slug":"cartas-e-diarios-de-virginia-woolf-inspiram-estudo-sobre-prevencao-do-suicidio","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ufrgs.br\/ciencia\/cartas-e-diarios-de-virginia-woolf-inspiram-estudo-sobre-prevencao-do-suicidio\/","title":{"rendered":"Cartas e di\u00e1rios de Virginia Woolf inspiram estudo sobre preven\u00e7\u00e3o do suic\u00eddio"},"content":{"rendered":"<p>Um grupo de pesquisadores da UFRGS analisou a viabilidade de se usar algoritmos de classifica\u00e7\u00e3o de texto para prever padr\u00f5es de comportamento suicida. A partir de cartas e di\u00e1rios da escritora brit\u00e2nica Virginia Woolf, o programa de computador foi capaz de identificar com consider\u00e1vel acur\u00e1cia \u2013 80,45% de acerto \u2013 os textos escritos nos meses imediatamente anteriores a seu suic\u00eddio. Os resultados do estudo foram publicados na <a href=\"https:\/\/journals.plos.org\/plosone\/article?id=10.1371\/journal.pone.0204820\">revista cient\u00edfica Plos One<\/a> nesta quarta-feira, 24 de outubro, e demonstram o potencial das t\u00e9cnicas de <em>machine learning<\/em> para a detec\u00e7\u00e3o de situa\u00e7\u00f5es de risco e a preven\u00e7\u00e3o do suic\u00eddio.<\/p>\n<p>O <em>machine learning<\/em>, ou aprendizado de m\u00e1quina, \u00e9 um ramo da intelig\u00eancia artificial focado em algoritmos capazes de aprender com dados e extrair padr\u00f5es para fazer previs\u00f5es. S\u00e3o t\u00e9cnicas pr\u00f3prias para analisar grandes quantidades de dados e identificar rela\u00e7\u00f5es n\u00e3o lineares entre eles.\u00a0Nesse estudo, foi utilizado o algoritmo <em>Naive Bayes<\/em>. Amplamente empregado para a filtragem de <em>spams, <\/em>o m\u00e9todo estima a probabilidade de ocorr\u00eancia de um evento a partir da an\u00e1lise de textos. \u201cDiante disso, n\u00f3s tivemos a ideia de analisar cartas e di\u00e1rios da famosa romancista Virginia Woolf. Ela era bem produtiva e escrevia com frequ\u00eancia, inclusive nos dias que antecediam tentativas de suic\u00eddio. Basicamente, criamos um modelo utilizando os textos dela e o algoritmo\u00a0<em>Naive\u00a0Bayes<\/em>\u00a0para identificar textos que sinalizariam que ela iria tentar suic\u00eddio\u201d, explica o professor da Faculdade de Medicina da UFRGS <a href=\"http:\/\/buscatextual.cnpq.br\/buscatextual\/visualizacv.do?id=K4621507H0\">Ives Cavalcante Passos<\/a>, um dos autores da pesquisa.<\/p>\n<p>Virginia Woolf deixou um vasto material em seus di\u00e1rios, nos quais escreveu livremente sobre seus sentimentos, fornecendo um registro de seus estados de humor. Segundo bi\u00f3grafos e pesquisadores, a escritora sofria de transtorno bipolar e teve v\u00e1rios epis\u00f3dios depressivos e man\u00edacos, at\u00e9 que tirou sua pr\u00f3pria vida em 28 de mar\u00e7o de 1941, durante uma crise depressiva. Ela tentou suic\u00eddio em pelo menos em tr\u00eas ocasi\u00f5es. Inclusive, uma semana antes de morrer, chegou em casa encharcada depois de ter sobrevivido a uma dessas tentativas.<\/p>\n<p>\u201cCerca de 90% das pessoas que cometem suic\u00eddio t\u00eam alguma doen\u00e7a psiqui\u00e1trica.\u00a0Embora seja um evento tr\u00e1gico, existem diversas formas de prevenir o suic\u00eddio. A literatura cient\u00edfica, portanto, tem buscado cada vez mais modelos que possam prever esse evento para identificar quais as pessoas que est\u00e3o sob maior risco\u201d, afirma Passos. H\u00e1 outros estudos que tamb\u00e9m utilizaram <em>machine learning<\/em> para prever o suic\u00eddio, incluindo alguns feitos pelo mesmo grupo de pesquisa, como um que utilizou <a href=\"https:\/\/www.ncbi.nlm.nih.gov\/pubmed\/26773901\">algoritmos\u00a0para prever tentativas de suic\u00eddio em pacientes com transtornos de humor a partir de vari\u00e1veis\u00a0cl\u00ednicas<\/a>, como a presen\u00e7a de sintoma psic\u00f3ticos ou de transtorno de estresse p\u00f3s-traum\u00e1tico. O publicado nesta quarta-feira, entretanto, foi o primeiro a usar dados em texto para identificar padr\u00f5es em escritos anteriores ao suic\u00eddio.<\/p>\n<p>A an\u00e1lise compreendeu 46 textos escritos nos dois meses anteriores ao suic\u00eddio de Virginia e 54 escolhidos aleatoriamente entre os produzidos em outros per\u00edodos de sua vida. Integraram a pesquisa somente cartas e di\u00e1rios; livros, romances, contos e artigos foram exclu\u00eddos. \u201cCompilamos esses textos numa planilha de Excel e utilizamos um pacote chamado <em>Caret<\/em> de um software\u00a0chamado\u00a0<em>R<\/em> para fazer as an\u00e1lises. O algoritmo de\u00a0<em>machine learning\u00a0Naive\u00a0Bayes<\/em>\u00a0foi selecionado para an\u00e1lise pois ele consegue\u00a0classificar com uma boa acur\u00e1cia quando dados de texto s\u00e3o utilizados. O modelo \u00e9 primeiro treinado e criado num banco de dados de treino e depois testado em cartas que n\u00e3o foram utilizadas no processo de treino\u201d, esclarece o pesquisador.<\/p>\n<p>\u00c9 a partir da identifica\u00e7\u00e3o de padr\u00f5es textuais que o algoritmo estima se um determinado documento estaria ou n\u00e3o relacionado ao suic\u00eddio. Alguns termos apareceram exclusivamente nos textos que Virginia escreveu pouco antes de suicidar-se, como <em>blue<\/em> (azul ou triste), <em>miss<\/em> (sentir falta), e <em>war<\/em> (guerra). Outros s\u00f3 apareceram fora desse per\u00edodo, a exemplo de <em>better<\/em> (melhor), <em>good<\/em> (bom), <em>hope<\/em> (esperan\u00e7a) e <em>Virginia<\/em>. H\u00e1 tamb\u00e9m aqueles que, apesar de aparecerem em ambos os per\u00edodos, foram mais frequentes em uma ou outra fase. S\u00e3o essas presen\u00e7as ou aus\u00eancias de determinadas palavras que o computador avalia.<\/p>\n<p>O algoritmo foi capaz de identificar corretamente se um texto estava ou n\u00e3o relacionado ao suic\u00eddio em 80,45% dos casos \u2013 um resultado bastante positivo. Foram 69,23% de textos relacionados ao suic\u00eddio corretamente classificados, e 91,67% n\u00e3o relacionados com o suic\u00eddio adequadamente identificados como tal. O estudo foi feito em n\u00edvel individual e possui, portanto, suas limita\u00e7\u00f5es. Mas os resultados s\u00e3o promissores.<\/p>\n<p>Conforme explica Passos, algoritmos de\u00a0<em>machine learning<\/em>\u00a0podem ser aplicados a pacientes com transtornos psiqui\u00e1tricos a partir de dados coletados em tempo real em redes sociais, mensagens e e-mails, entre outros.\u00a0 \u201cPor exemplo, quando um evento adverso \u00e9 sinalizado como um resultado de interesse pelo m\u00e9dico (como tentativa de suic\u00eddio, reca\u00edda de epis\u00f3dio de humor ou sintomas psic\u00f3ticos), o algoritmo pode analisar os dados de texto para encontrar padr\u00f5es que permitam prever quando esses eventos s\u00e3o prov\u00e1veis de ocorrer novamente. Isso pode melhorar a avalia\u00e7\u00e3o do paciente, possibilitando a interven\u00e7\u00e3o precoce, e fornecer\u00a0<em>insights<\/em>\u00a0em tempo real para os m\u00e9dicos sobre o estado de humor e o risco de suic\u00eddio. Al\u00e9m disso, tais modelos podem ser personalizados para o paciente, criando um ciclo de intelig\u00eancia artificial que se adapta \u00e0 medida que os dados s\u00e3o coletados ao longo do tempo\u201d, destaca o professor. Para ele, as t\u00e9cnicas de <em>machine <\/em>learning, com suas capacidades de capturar sinais n\u00e3o lineares e lidar com grande quantidade de dados, ir\u00e3o revolucionar as ci\u00eancias da sa\u00fade e\u00a0a sa\u00fade mental.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong>Artigo cient\u00edfico<\/strong><\/p>\n<p>BERNI, Gabriela de \u00c1vila et al.\u00a0<a href=\"https:\/\/journals.plos.org\/plosone\/article?id=10.1371\/journal.pone.0204820\"><strong>Potential use of text classification tools as signatures of suicidal behavior: a proof-of-concept study using Virginia Woolf\u2019s personal writings.<\/strong><\/a>\u00a0Plos One, 2018.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Um grupo de pesquisadores da UFRGS analisou a viabilidade de se usar algoritmos de classifica\u00e7\u00e3o de texto para prever padr\u00f5es de comportamento suicida. 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