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MADRID 16 abr. (EUROPA PRESS) -
Um estudo realizado por uma equipe de pesquisadores da Universidade Politécnica de Madri (UPM) e do King's College de Londres, no Reino Unido, conseguiu detectar o estresse com 98% de precisão usando relógios inteligentes e algoritmos que equilibram eficácia e conforto.
“Este trabalho abre as portas para sistemas de saúde inteligentes que sejam, acima de tudo, suportáveis”, afirmou o pesquisador da primeira dessas instituições acadêmicas, Alberto Díaz-Álvarez. “No fim das contas, o objetivo é cuidar da nossa saúde mental com dispositivos que sejam companheiros silenciosos e não intrusos que nos lembrem constantemente de que estamos sendo observados”, explicou.
Nesse contexto, a UPM lembrou que, segundo a Organização Mundial da Saúde (OMS), os problemas de saúde mental já são a principal causa de incapacidade na Europa e, embora seja notável a capacidade humana de se preocupar com coisas que ainda não aconteceram, detectar quando essa preocupação se transforma em algo patológico é extremamente necessário.
Por isso, esta pesquisa publicada na revista especializada 'Biomedical Signal Processing and Control' desenvolveu um método para medir o estresse sem recorrer a dispositivos volumosos ou invasivos, pois, até agora, obter dados confiáveis implicava, em muitos casos, conectar o paciente a fios, faixas torácicas e eletrodos para registrar diferentes variáveis fisiológicas.
NÍVEIS DE INTRUSÃO
Na opinião dos autores deste estudo, a desvantagem é evidente: avaliar o estado de calma de uma pessoa por meio de um sistema de monitoramento complexo, o que pode alterar, paradoxalmente, exatamente o que se pretende medir. Diante disso, abordou-se esse equilíbrio entre a precisão do algoritmo e a intrusão do dispositivo na vida cotidiana.
Nesse sentido, cientistas do grupo “KNOwledge Discovery and Information Systems” (KNODIS) da Escola Técnica Superior de Engenharia de Sistemas Informáticos (ETSISI) analisaram dados fisiológicos e comportamentais obtidos de três fontes: telefones celulares, que causam baixa intrusão; relógios inteligentes ou wearables de pulso, com intrusão média; e faixas torácicas, com alta intrusão.
Com tudo isso, constatou-se que os dispositivos de pulso representam o melhor equilíbrio, pois, utilizando modelos avançados de aprendizado profundo, conseguiu-se classificar os níveis de estresse com uma precisão de 98 a 100 por cento. Para os dados obtidos de celulares, os modelos clássicos de aprendizado automático funcionaram quase tão bem quanto as redes neurais mais pesadas, atingindo uma eficácia de 77%.
Isso sugere que o celular pode saber se são necessárias férias simplesmente com base em como é usado, sem a necessidade de sensores biométricos, o que é extremamente útil para estudos populacionais em grande escala, continuou a UPM, que concluiu afirmando que também foi identificado que incorporar a variável “tempo” por meio de análises complexas de séries temporais não melhora necessariamente a precisão dos resultados.
Esta notícia foi traduzida por um tradutor automático