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Chamada de "mal do século 21", a depressão afeta mais de 400 milhões de pessoas no mundo e a cada 40 segundos uma pessoa tenta tirar a própria vida, de acordo com a Organização Mundial da Saúde (OMS).
Pesquisadores da Universidade do Sul da Califórnia (USC) desenvolveram um programa de computador que analisa o comportamento da voz do paciente, assim psicólogos e psiquiatras poderiam diagnosticar doenças como a depressão mais rápido.
O professor do Instituto de Tecnologias Criativas da USC e um dos pesquisadores do estudo, explicou Stefan Scherer à BBC: "Nós nos interessamos principalmente por um sintoma que, com o tempo, os médicos perceberam que é comum nos pacientes que sofrem de depressão: uma voz monótona, plana, sem expressão. Pensamos que, se pudéssemos medir de forma automática essa 'falta de expressão' na voz, isso representaria um grande avanço".
Exercícios de expressão oral, como pronunciar a mesma vogal por um intervalo prolongado, já auxiliam psicólogos no diagnóstico da doença. "As pessoas que sofrem de depressão utilizam um espectro mais estreito de vogais do que as pessoas que não sofrem da doença. Elas arrastam a fala, gaguejam, fazem pausas mais longas, não se esforçam direito para falar como fazem as pessoas sem depressão", relata Stefan Scherer.
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O software desenvolvido pela USC foi batizado de SimSensei e possibilita que essas análises vocais sejam feitas de forma mais objetiva. Contudo, o programa gerou preocupação na comunidade médica, que questiona a substituição da avaliação de psicólogos e psiquiatras por uma máquina.
Os criadores do software dizem que o objetivo do programa não é substituir os psicólogos e nem eliminar a terapia, mas sim uma ferramenta que estaria disponível para todos e serviria como apoio.
O programa oferece ao paciente uma representação eletrônica de uma pessoa que interagirá com ele na tela de computador. "Queremos criar um ambiente em que os pacientes se sintam seguros e onde possam falar sobre tudo o que quiserem, no momento em que sentirem confortáveis", explica Stefan.
