A investigação, publicada na revista PNAS, tinha como objetivo compreender de que forma a análise automatizada da linguagem poderia ajudar médicos e cientistas a diagnosticar e avaliar condições psiquiátricas.

Atualmente, o diagnóstico psiquiátrico baseia-se quase inteiramente na conversa com os pacientes e pessoas que lhe são próximas, e os exames sanguíneos e as tomografias cerebrais têm apenas um papel mínimo. No entanto, esta falta de precisão impede uma maior compreensão das causas das doenças mentais e o acompanhamento do tratamento.

Durante o estudo, os cientistas pediram a 26 participantes com esquizofrenia e 26 participantes de controle que completassem duas tarefas de fluência verbal, onde lhes foi pedido que nomeassem tantas palavras quanto pudessem, pertencentes à categoria “animais” ou começando com a letra “p”, em cinco minutos.

Para analisar as respostas dadas pelos participantes, a equipa utilizou um modelo de linguagem de IA que foi treinado em grandes quantidades de texto da Internet para representar o significado das palavras de maneira semelhante aos humanos. Os especialistas testaram se as palavras que as pessoas lembravam espontaneamente poderiam ser previstas pelo modelo de IA e se essa previsibilidade estava reduzida em pacientes com esquizofrenia.

Descobriram, então, que as respostas dadas pelos participantes de controlo eram de facto mais previsíveis pelo modelo de IA do que as geradas pelas pessoas com esquizofrenia, e que esta diferença era maior em pacientes com sintomas mais graves.

Segundo os especialistas, esta diferença pode ter a ver com a forma como o cérebro aprende as relações entre memórias e ideias e armazena esta informação nos chamados “mapas cognitivos”. Esta teoria ganha apoio na segunda parte do estudo, onde os cientistas usaram um exame cerebral para medir a atividade do cérebro em partes envolvidas na aprendizagem e no armazenamento desses “mapas cognitivos”.

Para o Dr. Matthew Nour, autor principal do estudo, o trabalho mostra o potencial da aplicação de modelos de linguagem de IA na psiquiatria – um campo médico intimamente relacionado à linguagem e ao significado.
Ao combinar modelos de linguagem de IA de última geração e tecnologia de análise cerebral, começa-se a descobrir como o significado é construído no cérebro, e como isso pode correr mal nos transtornos psiquiátricos.

O próximo objetivo dos cientistas é usar esta tecnologia numa amostra maior de pacientes, em ambientes de fala mais diversos, para testar se poderá ser útil na clínica.
O interesse no uso de modelos de linguagem de IA na medicina é enorme. Se essas ferramentas se mostrarem seguras e robustas, pode ser que comecem a ser implantadas na clínica na próxima década.