A nova técnica ajuda a harmonizar informações decorrentes de diferentes questionários; um artigo com os detalhes do modelo foi publicado no periódico BMC Psychiatry
A pesquisa na área da saúde, geralmente, aplica questionários para avaliar condições como depressão, ansiedade e outros transtornos. No entanto, centenas deles estão disponíveis para uso. Essa diversidade pode dificultar a comparação de resultados entre diferentes estudos, o que acaba limitando a capacidade de os pesquisadores realizarem análises mais abrangentes entre dados coletados em questionários diversos.
A fim de lidar com este problema, pesquisadores criaram um modelo que usa Inteligência Artificial (IA) para comparar semelhança entre diferentes questionários. A inovação visa solucionar um dos maiores desafios da pesquisa em saúde mental: a dificuldade de harmonizar informações vindas de instrumentos distintos. A solução, que ajudará a ampliar o alcance das descobertas científicas, ganhou publicação no periódico BMC Psychiatry.
A inovação utiliza técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN), área da IA que faz com que os computadores entendam, interpretem e manipulem a linguagem humana. Os pesquisadores aplicaram um modelo de linguagem chamado “Sentence-BERT”, estrutura de aprendizado de máquina que processa a linguagem natural, para calcular a similaridade semântica entre 741 pares de perguntas de cinco questionários.
Em seguida, os cientistas compararam os resultados com dados reais de respostas de 2.058 adultos no Reino Unido, avaliando a correlação entre as perguntas semelhantes. Os dados obtidos mostraram uma correspondência moderada (r = 0,48) entre o grau de semelhança calculado pelo modelo desenvolvido e as respostas reais dos participantes.
Além disso, os erros médios nas previsões foram baixos, indicando que o método é eficaz para identificar perguntas comparáveis em diferentes questionários.
“Essa abordagem tem o potencial de ajudar na forma como os dados de saúde mental são analisados, permitindo a unificação de informações de diferentes estudos e facilitando a realização comparações mais robustas, aumentando a reprodutibilidade na ciência”, aponta Mauricio Scopel Hoffmann, psiquiatra, professor da Universidade Federal de Santa Maria (UFSM), supervisor do modelo e membro do Centro de Pesquisa e Inovação em Saúde Mental (CISM).
Segundo os criadores do método, ao harmonizar variadas informações, a técnica pode ser uma ferramenta poderosa para superar barreiras metodológicas e promover uma compreensão mais integrada e abrangente dos transtornos mentais.
Os pesquisadores ressaltam, entretanto, a necessidade de se verificar a “equivalência psicométrica” dos itens harmonizados, a fim de garantir a validade dos resultados. Isso significa estabelecer paridade no momento de comparar as amostras.
Gostou do método? Quer saber mais detalhes sobre como ele foi desenvolvido e funciona? Acesse o artigo completo, no período BMC Psychiatry, com todas as informações.
17 de junho de 2025
Institucional CISM
