Por Alexandre Raith, da Agência Einstein – Com o uso da tecnologia de machine learning — ou aprendizado de máquina —, pesquisadores conseguiram identificar com 91% de precisão quais adolescentes estariam em maior risco para pensamentos e comportamentos suicidas.
O estudo, conduzido na Universidade Johns Hopkins, nos Estados Unidos, recorreu à inteligência artificial para analisar os questionários sobre saúde mental e o uso de drogas que eram tradicionalmente preenchidos pelos estudantes a cada dois anos. As respostas de mais de 179 mil adolescentes do ensino médio do estado de Utah, para cerca de 300 perguntas cada, entre os anos de 2011 a 2017, foram avaliadas, além de mais de 8 mil fatores demográficos do Censo do país.
No artigo publicado no periódico PLOS ONE, os pesquisadores destacam que, além da precisão em prever quais respostas individuais indicavam um comportamento ou pensamento suicida, foi possível selecionar quais eram as perguntas que tinham maior poder preditivo.
Estavam na lista questões que se dividiam em quatro categorias:
– Vida familiar;
– Consumo de drogas;
– Dados demográficos;
– Aceitação pelos colegas na escola.
O cruzamento dos dados revelou os 10 fatores de risco para suicídio mais preditivos em adolescentes: ser ameaçado ou assediado na internet; perseguido ou intimidado por um aluno na escola; questões de gênero; ser envolvido em brigas familiares sérias; pertencer a uma família que muitas vezes se insulta ou grita um com o outro; sentir-se em segurança na escola; a idade em que bebeu mais de um gole de álcool; a própria idade; e a atitude em relação ao uso de maconha.
“Os resultados indicam que alguns fatores de risco, como os adolescentes sendo ameaçados ou assediados por meios digitais, ou sofrerem bullying na escola, e sendo expostos a brigas sérias e gritos em casa são os principais fatores para o comportamento e pensamento suicida. [Saber disso] pode ajudar a estreitar e reafirmar as prioridades dos programas de prevenção e áreas focadas no desenvolvimento de políticas”, destacam os autores no artigo publicado. Apesar de os achados serem relevantes para a comunidade científica, mais estudos são necessários na área.
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