Ferramenta de inteligência artificial identifica risco elevado de depressão pós-parto

Um novo modelo de aprendizado de máquina foi desenvolvido para prever o risco de depressão pós-parto, uma condição que afeta cerca de 17% das pessoas que dão à luz em todo o mundo. A ferramenta, validada com dados de mais de 29 mil pessoas nos Estados Unidos, pode identificar novos pais que se beneficiariam de cuidados preventivos.

A depressão pós-parto provoca sentimentos intensos de tristeza e ansiedade que podem persistir até um ano após o parto. O modelo foi descrito em um artigo publicado na American Journal of Psychiatry. Os pais identificados como de alto risco pelo modelo apresentaram uma probabilidade três vezes maior de desenvolver a condição em comparação com a média dos participantes do estudo.

Roy Perlis, psiquiatra do Mass General Brigham, em Boston, e coautor do estudo, afirmou que, ao identificar indivíduos em risco, é possível desenvolver estratégias de prevenção. As medidas preventivas podem incluir terapias e técnicas de gerenciamento de estresse.

Para criar e validar o modelo, os pesquisadores utilizaram dados de registros eletrônicos de saúde e pontuações de triagem de depressão pós-parto. Eles excluíram pessoas com histórico de depressão no ano anterior ao parto, que já estão em maior risco. Aproximadamente metade dos dados foi usada para treinar o modelo, enquanto a outra metade serviu para sua validação.

Entre os indivíduos sinalizados como de alto risco, 30% acabaram desenvolvendo depressão pós-parto. Apesar das limitações do modelo, Perlis destacou que mesmo uma previsão imperfeita pode ser útil, dado que os recursos para acompanhamento em saúde mental pós-parto são limitados.