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Uma nova tecnologia baseada em Wi-Fi promete revolucionar a detecção da depressão em idosos. Pesquisadores desenvolveram um sistema que utiliza sensores de movimento, dispensando dispositivos vestíveis. O método é não invasivo e aproveita a infraestrutura de Wi-Fi já existente.
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O modelo de inteligência artificial, denominado HOPE, analisa padrões de movimento e sono dos usuários. Com uma taxa de acurácia superior a 87%, identifica precocemente sinais de depressão. Isso permite intervenções antecipadas e monitoramento contínuo da saúde mental dos idosos.
A professora Samira A. Rhaimi, da McGill University e do Mila-Quebec AI Institute, liderou o estudo. Ela destaca que essa abordagem oferece uma alternativa aos métodos tradicionais, que muitas vezes exigem a participação ativa dos pacientes. Assim, o sistema proporciona um monitoramento mais confortável e eficiente para a terceira idade.
Tecnologia permite identificar depressão sem esforço
A depressão atinge até 40% dos idosos em instituições de longa permanência, mas quase metade dos casos não é diagnosticada. O impacto vai além do emocional, afetando a saúde física e aumentando internações. Segundo o MedicalXpress, os métodos tradicionais, como entrevistas médicas e sensores vestíveis, são invasivos e pouco práticos para essa faixa etária.
A nova abordagem usa redes Wi-Fi para identificar padrões de movimento e sono sem necessidade de dispositivos no corpo. O monitoramento acontece de forma contínua e discreta, aproveitando a infraestrutura já existente. Assim, médicos podem acompanhar sinais precoces da condição sem depender da participação ativa dos pacientes.
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Além da praticidade, a tecnologia também aumenta a precisão do diagnóstico. O sistema utiliza inteligência artificial explicável (XAI), uma abordagem que permite entender como a análise é feita. Em vez de apenas indicar um risco, a IA mostra quais fatores foram decisivos na detecção, como mudanças no padrão de sono ou na mobilidade.
O impacto emocional dos chatbots na saúde
Tornar chatbots mais estáveis emocionalmente pode melhorar o suporte a pacientes com transtornos mentais. Esses sistemas lidam com interações delicadas e precisam responder de forma equilibrada. Ajustar sua estabilidade sem reprogramação complexa torna a IA mais confiável nesses cenários.
A solução é acessível e eficiente. Segundo Spiller, o método reduz custos ao evitar o retrabalho no treinamento dos modelos. Isso garante respostas mais consistentes sem comprometer a agilidade dos sistemas.
Ainda há questões a explorar. Pesquisadores estudam como a IA reage em diálogos longos e se adapta a diferentes contextos. No futuro, a criação de intervenções terapêuticas automatizadas pode ampliar seu papel no cuidado com a saúde mental.
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