O bem-estar mental é essencial para uma vida feliz, especialmente com o estresse da pandemia aumentando a crise de saúde mental que assola os EUA e o mundo, a pesquisa sobre como a tecnologia pode melhorar a saúde mental nunca foi tão crucial. A tecnologia pode ser prejudicial à saúde mental dos usuários, mas também existem várias maneiras de usá-la para melhorar a saúde mental. O CCC organizou um painel, “Melhorando a saúde mental e apoiando a auto-regulação com a tecnologia”, que delineou o status de muitas tecnologias criativas que apoiam o bem-estar mental das pessoas. Os palestrantes foram Dr. Tanzeem Choudhury (Cornell University), Dra. Mary Czerwinski (Microsoft Research) e Dr. Shri Naranyan (University of Southern California). A sessão foi moderada pela Dra. Holly Yanco (Universidade de Massachusetts Lowell).

O Dr. Naranyan iniciou o painel discutindo as tecnologias multimodais de inteligência de máquina para apoiar a saúde mental e o bem-estar. A tecnologia está avançando de muitas maneiras novas e empolgantes, permitindo observar, analisar, compreender e interagir com os humanos. É importante que a pesquisa nesta área seja centrada no ser humano, ou seja, os dados/informações são caracterizados sobre, de e para as pessoas. Deve ser informado por como as pessoas percebem, processam e usam dados humanos. 

Ao projetar a tecnologia para ajudar a apoiar alguém em seu momento de ansiedade ou crise, os pesquisadores precisam levar em conta o princípio fundamental de que a condição humana não é estática, mas muda o tempo todo. Outro aspecto importante da condição humana é que diferentes condições de saúde prevalecem em diferentes momentos da vida de uma pessoa.

O Dr. Naranyan continuou explicando: “historicamente, os pesquisadores adotaram abordagens unimodais para entender, modelar e reconhecer processos humanos mais objetivos. Por exemplo, na pesquisa de reconhecimento de fala, o objetivo é determinar a partir de um sinal de áudio 'o que foi falado'. O objetivo da pesquisa de diarização de fala é determinar 'quem falou quando' durante conversas multipartidárias.” Este é um descritor de baixo nível do comportamento humano, e os pesquisadores devem mudar para a modelagem de comportamentos humanos mais abstratos usando tais blocos de construção de processamento de sinal multimodal.

Os pesquisadores usaram tecnologias de fala e linguagem natural para analisar a terapia de fala típica, que tem sido bem-sucedida. Essa técnica pode ser aplicada não apenas em ambientes clínicos estabelecidos, mas também na vida diária; por exemplo, antecipar quando o conflito ocorrerá antes que ele aconteça e usar a tecnologia para intervir antes que a situação se esquente. Existem muitos modos diferentes de detecção ambulatorial que podem coletar dados para esse tipo de intervenção (Adela C. Timmons, Theodora Chaspari, Sohyun C. Han, Laura Perrone, Shrikanth S. Narayanan e Gayla Margolin. Detecção Multimodal de Conflito em Casais Usando Wearable Technology. IEEE Computer. Edição especial sobre tecnologias de qualidade de vida. Março de 2017.): 

Prever quando os momentos de conflito ocorrerão com alta precisão traria benefícios incríveis.

Outro domínio em que a tecnologia, especialmente o aprendizado de máquina, pode ser muito útil é no diagnóstico do transtorno do espectro autista. A prática atual envolve observar indivíduos ou por meio de pesquisas, e os pesquisadores de computação podem ajudar a otimizar esse processo. Os pesquisadores da computação também podem causar um grande impacto no campo da psicoterapia. Descobrir quais técnicas funcionam quando e como com determinados pacientes não é muito útil em grande escala. Entender o que está acontecendo nas sessões, os resultados e o contexto pode ser muito útil e são objetivos que o aprendizado de máquina pode alcançar.

Ao mesclar suporte e tecnologia de saúde mental, é essencial que as pessoas afetadas confiem na tecnologia. É fundamental que a tecnologia seja inclusiva, segura e tenha recursos de privacidade. Finalmente, o Dr. Naranyan reiterou a importância da inteligência da máquina centrada no ser humano. Os produtos dos algoritmos de aprendizado de máquina são úteis apenas quando podemos implementá-los em escala economicamente e quando podemos traduzi-los para uso por pessoas.

Em seguida, o Dr. Choudhury continuou a conversa elaborando intervenções sensoriais que usam essa tecnologia multimodelo. Ela enfatizou a importância da tecnologia estar (1) prontamente disponível para realizar uma intervenção no momento; e (2) funcional para trabalhar em paralelo a uma tarefa que você já está fazendo. As tecnologias devem ser projetadas para apoiar e aumentar as intervenções existentes, e há muitas oportunidades para usar recursos contínuos multimodais para autorregular no momento.

Dr. Choudhury então deu um passo para trás e enfatizou a importância da auto-regulação. Todos nós esperamos viver vidas saudáveis, onde nos destacamos e cuidamos do nosso bem-estar físico e emocional. A autorregulação pode afetar os objetivos que você deseja alcançar, e as falhas na autorregulação significam que você provavelmente não conseguirá atingir a meta que deseja. Por exemplo, um universitário que estuda muito e está bem preparado para uma prova tem um ataque de pânico durante a prova e, portanto, é reprovado. Isso pode acontecer no local de trabalho, durante uma entrevista de emprego, etc.

A tecnologia para autorregulação visa ajudar as pessoas a atingirem seus objetivos e atingirem seu potencial máximo. Para atingir esses objetivos, a tecnologia precisa ser discreta e fácil de usar e manter.

Para ter uma intervenção eficaz, primeiro você precisa ter uma maneira eficaz de medir os sinais emocionais de alguém. Algumas pessoas estão mais conscientes do que outras quando podem estar experimentando ansiedade, depressão, etc. Uma maneira de aumentar a consciência de alguém sobre esses momentos é fazer com que a tecnologia forneça uma verificação de emoção. 

Uma ideia disso é um dispositivo vestível que produz vibrações sutis no pulso (simulando batimentos cardíacos). A maneira de detectar se uma intervenção é necessária é se a frequência cardíaca de alguém está aumentando e ela não está se exercitando, o que indica que provavelmente está passando por estresse ou ansiedade. Uma vez que o dispositivo reconhece o aumento da frequência cardíaca, ele pode intervir emitindo vibrações sutis em uma frequência mais baixa do que a frequência cardíaca elevada com o objetivo de reduzir a frequência cardíaca. Esse tipo de tecnologia também provou ser influente em outras situações, como atenuar os desejos de álcool por meio de biofeedback vibratório e tátil da frequência cardíaca.

Outro tipo de tecnologia que fornece intervenção no momento é um mecanismo de toque afetivo vestível que fornece um toque suave quando detecta uma frequência cardíaca elevada. O exemplo final que o Dr. Choudhury forneceu foi um BreathPulse, que é uma pequena máquina que se conecta ao laptop de alguém e influencia sutilmente seu fluxo de ar (não requer uma pausa/intervalo para ter impacto).

O Dr. Choudhury conclui que há amplas oportunidades para tecnologias discretas de autorregulação que mudam automaticamente a forma como os usuários percebem os sinais do ambiente ou de si mesmos, o que pode ser incrivelmente influente em ajudar os usuários a alcançar o bem-estar físico e mental.

A Dra. Czerwinski foi a palestrante final da sessão e concordou com a ideia de que a tecnologia usada durante as intervenções de autorregulação precisa ser sutil e oportuna. Ela e seus colegas trabalharam especificamente com pessoas em risco de suicídio. Ela explicou que “os distúrbios de saúde mental são a principal causa de incapacidade e morte em todo o mundo, com mais de 18% dos adultos americanos sofrendo de uma doença mental por ano”. A psicoterapia baseada em evidências é eficaz para muitas condições de saúde mental.

Um tipo de psicoterapia baseada em evidências é a Terapia Comportamental Dialética ou DBT, que é uma terapia baseada em habilidades projetada para apoiar pessoas com distúrbios complexos no desenvolvimento de habilidades concretas de enfrentamento. Embora a DBT possa ser bem-sucedida em ajudar as pessoas a lidar com diferentes distúrbios, é difícil quantificar a eficácia da estratégia.

Algumas ideias, como intervenções móveis de saúde mental, procuraram reduzir as barreiras financeiras e de tempo associadas às terapias presenciais e aumentar o envolvimento diversificado. No entanto, essas intervenções em grande parte não seguem os princípios baseados em evidências e, portanto, são amplamente percebidas como ineficazes.

O Dr. Czerwinski continuou expandindo uma combinação promissora dessas duas intervenções: “A tradução da psicoterapia baseada em evidências em aplicativos móveis e a coleta de dados de uso nesses aplicativos fornecem novas oportunidades para realizar análises sobre a eficácia dessas intervenções. ” Esses dados informam a criação de designs que fornecem o melhor suporte possível.

A Dra. Czerwinski e seus colegas desenvolveram um aplicativo chamado Pocket Skills, que é composto de vários módulos e habilidades projetados para fornecer suporte holístico para DBT (Schroeder, J., Wilkes, C., Rowan, K., Toledo, A. , Paradiso, A., Czerwinski, M., Mark, G. e Linehan, MM “Pocket Skills: A Conversational Mobile Web App to Support Dialectical Behavioral Therapy.” CHI 2018). Por meio da coleta de dados no aplicativo, eles podem examinar a eficácia das habilidades individuais de DBT.

A seção de habilidades do aplicativo ajuda as pessoas a aprender e praticar as habilidades DBT. O Dr. Czerwinski forneceu: “Por exemplo, alguém que se sente emocionalmente angustiado pode querer verificar os fatos da situação para verificar se sua emoção se encaixa na situação real.” Outro aspecto importante do app é que contaram com a presença da criadora de DBT, Marsha Linehan, que é muito conhecida na comunidade.

A Dra. Czerwinski e sua equipe usaram dados de um estudo de campo de um mês sobre o Pocket Skills com 100 participantes e aplicaram uma combinação de métodos estatísticos e de aprendizado de máquina, e descobriram que o aplicativo era amplamente eficaz. Eles chegaram a essa conclusão a partir de uma coleção de características dos participantes por meio de pesquisas e dados de uso de aplicativos, incluindo avaliações autorrelatadas de eficácia de habilidade. Por exemplo, as habilidades de Regulação Emocional pediram às pessoas que classificassem sua intensidade emocional antes e depois de completar a habilidade. Para a maioria dos usuários, foi fundamental que a intervenção ocorresse no momento de angústia.

Depois de colocar uma variedade de questões de pesquisa, eles chegaram às seguintes conclusões: (1) “Descobrimos que a maioria das habilidades é usada quando uma pessoa está em sofrimento e algumas foram mais úteis para reduzir o sofrimento do que outras, influenciadas por diferenças individuais, sugerindo que, os designers devem incorporar uma gama de informações contextuais” e (2) “Também vimos que as habilidades que funcionam podem levar à melhoria geral da saúde mental, e essas habilidades eficazes podem ser previstas usando métodos de aprendizado de máquina. Portanto, as intervenções digitais podem ser infundidas com suporte inteligente e recomendações de habilidades personalizadas."

Depois que a Dra. Czerwinski concluiu sua palestra, a palavra foi aberta para a parte de perguntas e respostas da sessão. A primeira pergunta foi feita pela Dra. Holly Yanco, Membro do Conselho do CCC e moderadora do painel: Que barreiras você vê para a utilização dessas tecnologias?

• Dr. Naranyan: Hoje, qual é o status quo entre os necessitados e os provedores? É necessário construir e melhorar a confiança. O acesso a cuidados de saúde mental de qualidade e a um custo acessível são enormes barreiras em todo o mundo. Precisamos ver que papel a tecnologia pode desempenhar para mitigar essas barreiras. Também é preciso aumentar a conscientização sobre a importância da saúde mental. As condições de saúde mental muitas vezes são ocultadas e há um grande estigma contra a saúde mental. Como a tecnologia pode melhorar a conscientização?
• Dr. Choudhury: Concordo que tecnologia, atendimento clínico e saúde mental fazem parte de um sistema complexo. Como essa tecnologia se encaixa na prestação de cuidados? O mercado de saúde é difícil de entrar. Portanto, fazer pequenas mudanças no sistema de saúde é melhor. A qualidade dos cuidados que os pacientes recebem não é uniforme. Como ferramentas, detecção e IA melhoram a qualidade do atendimento sem comprometer a estrutura cuidadosamente elaborada pela qual essas ferramentas de terapia são fornecidas? Como isso pode ajudá-los a agir e qual é a coisa certa para servir? A economia da prestação de cuidados de saúde também é importante. Se conseguirmos atingir pontos econômicos, poderemos ver uma adoção em escala mais ampla. Essas três facetas, pesquisa fundamental, prestação de cuidados e economia são importantes.
• Dr. Czerwinski: Uma coisa ainda mais simples que atrapalha é a facilidade de uso. Projetamos vários aplicativos e a facilidade de uso é uma barreira enorme. Precisa de uso super fácil, como um grande botão vermelho se você estiver com uma ideia suicida muito ruim.
• Dr. Naranyan: Também precisamos garantir que os pesquisadores dessas tecnologias não sejam apenas centrados no paciente, mas também considerem as necessidades dos provedores, familiares, etc.

A Dra. Katie Siek, membro do conselho do CCC, fez a seguinte pergunta: Quando você está realizando intervenções just in time, as pessoas mais velhas têm diferentes tipos de pele; pessoas grávidas pesos flutuantes, etc. como você os obtém na hora certa e tem os sensores adequados?

• Dr. Choudhury: Uma das coisas que vimos repetidamente é que pessoas diferentes manifestam mudanças de maneiras diferentes. É realmente importante se houver uma mudança drástica do comportamento normal. Você deve observar a tendência. Além disso, como você combina os dados que obtemos dos dispositivos do dia a dia com os dados clínicos? Nenhum desses dados por si só fornecerá a história completa. Combinar os dois revelará muito.

Dr. Robin Brewer, palestrante da sessão patrocinada pelo CCC, “Vigilância, Assistência ou Obstáculo?: Tecnologia para o Cuidado de Idosos,” fez uma pergunta a seguir: “Para intervenções just in time para saúde mental, como você as projeta de uma maneira que não seja “assustadora” para que as pessoas as usem e aceitem?”:

• Dr. Choudhury: O design e a facilidade de uso são importantes. Para o de frequência cardíaca, há um propósito especial para incorporar nos relógios que faz parte do que eles estão vestindo e não se destaca. Para o mecanismo de respiração, ele é incorporado como parte da câmera para regular o fluxo de ar pessoal. Para acariciar, geralmente fica embaixo da roupa ou onde você não pode ver. Ainda não chegamos lá com muitas dessas tecnologias, mas a facilidade é muito importante.
• Dr. Naranyan: Os terapeutas ocupacionais trabalham com crianças com autismo, por exemplo. Para eles, o háptico e o toque são importantes - nem sempre são perceptíveis de maneiras que as pessoas que não estão no espectro sentiriam. Conhecer e personalizar sinais para pessoas com design adequado é crucial. Pensamento e tempo para individualizar a intervenção tecnológica são fundamentais.

Em seguida, um membro da platéia perguntou: “Como/se você vê como a IA pode ser incorporada a essas tecnologias – OU os avanços que você vê na IA sendo aplicados a essas tecnologias?”

• Dr. Czerwinski: Não podemos fazer nada em HCI [interação humano-computador] sem IA. Sim, a IA deve ser incorporada. Temos usado ótimos algoritmos. Temos muito trabalho a fazer, especialmente na personalização – estamos chegando lá, mas não terminamos. Tem muita gente usando o chat GBT para terapia, o que é preocupante.
• Dr. Choudhury: Temos conjuntos tão ricos de sistemas de recomendação que influenciam a vida cotidiana, mas não para a saúde mental. Como você sabe quais sinais são importantes? Por exemplo, se você sabe que a saúde mental de um usuário é afetada pela interrupção do sono, pode personalizar as recomendações que visam o sintoma certo. Você não apenas definirá um cronograma de sono, mas também fará intervenções com base no sono que realmente teve. A IA pode vincular isso à personalização e recomendações. Muitos chatbots são totalmente baseados em modelos de linguagem e, em seguida, existem soluções baseadas em sensores e multimodais. Um aspecto é como você sabe quando alguém está exibindo sintomas de angústia e inserindo-os no aplicativo, quais são as coisas que um chatbot pode resolver facilmente e quando é necessário um ser humano para aliviar os sintomas? Como você faz essas transferências e triagens para não ter tantos riscos de respostas automatizadas?
• Dr. Naranyan: A inteligência da máquina é um ecossistema. A capacidade de fornecer uma maneira mensurável de aprimorar as habilidades cognitivas humanas, preenchendo lacunas nos planos de tratamento, seria inestimável. Por exemplo, se alguém está relatando mudanças em seus padrões de sono, é importante saber sobre quaisquer mudanças recentes no medicamento, o que aconteceu em suas sessões de terapia recentes etc. os próximos passos devem ser para o paciente. Há incerteza e variabilidade no processo, e você deve filtrar as informações apresentadas. O aprendizado de máquina e outros métodos podem reunir dados e estratificá-los. Isso pode ser feito de uma forma que pode ser classificada e olhando de uma forma mais dimensional. Nós absorvemos informações, as destilamos e o que geramos em resposta? Finalmente, as interfaces tecnológicas podem potencializar [outras formas de] intervenções. Deve estar se conectando de volta às pessoas envolvidas. A colaboração efetiva entre as pessoas envolvidas e a tecnologia pode acontecer. Ainda não chegamos lá, mas trabalhando nisso. Empresa colaborativa com todas as pessoas envolvidas. A tecnologia é um facilitador desse ecossistema.

Outro membro da platéia perguntou: “Minha pergunta não é tanto sobre tecnologia, mas sobre o uso. Como está sendo muito usado no país? E você tem ideias para países que não usam tanto o celular? “

• Dr. Naranyan: Ciência. Quando você olha para a medicina, a tecnologia fez grandes mudanças. Alvo de drogas, etc. A psiquiatria está muito atrás. Não temos uma compreensão dos mecanismos em escala. Podemos oferecer suporte a vários tipos de locais de diagnóstico e triagem. Exemplos sobre a importância da intervenção just in time foram predominantes neste painel, e isso também é verdade na frente de diagnóstico de triagem. Do lado do tratamento, permitir o acesso de maneiras e personalizá-lo é crucial. Isso está sendo tentado recentemente; não há paralelo para o desenvolvimento de medicamentos e precisamos de muitos estudos. Ainda é uma questão em aberto e não há uma solução definida. As clínicas de saúde mental estão lentamente adotando ferramentas. Estamos numa fase de crescimento; adotar globalmente é o objetivo, mas precisamos pensar nisso. Este é definitivamente um lugar com muitas oportunidades de pesquisa, especialmente no espaço da saúde mental.
• Dr. Choudhury: Existe acesso para algumas intervenções. Teleterapia e outras coisas estão disponíveis através dos empregadores. Precisamos melhorar a qualidade, mas estamos vendo isso por meio de startups e fazendo seus próprios testes internos para ver como isso está melhorando. Muitos sinais valiosos na prestação de melhores cuidados. Parte disso tem sido usado em ambientes físicos, para detectar atividade física. Não é uma história clara. Se você está sugerindo tratamento, precisa da aprovação do FDA ou se está agindo com base no fato de alguém ser suicida.

Em seguida, alguém na sala perguntou: “Informações sobre o uso de psicodélicos; ou seja, cetamina, etc. parece um ótimo estudo para projetar usando as substâncias e como a tecnologia está interligada?”

• Dr. Choudhury: Há estudos acontecendo; essa é uma das coisas que não está clara, como quando alguém precisa receber uma nova dose e qual nível de dosagem é necessário. Alguns estudos clínicos estão sendo feitos para combinar tratamentos multimodais e psicodélicos para ver quando as pessoas precisam receber uma nova dose.
• Dr. Czerwinski: Estamos começando a ver alguns indivíduos entrarem em piores episódios de saúde mental com o uso deles, especialmente quando estão experimentando por conta própria. As interações com outras drogas também são um aspecto importante.
• Dr. Naranyan: Podemos chegar às pessoas em vez de pedir que elas venham até você. Alguns estudos incluem intervenções…

A última pergunta do público foi: “A tecnologia de autorregulação de que você falou é interessante do ponto de vista da neuroplasticidade. Em teoria, as drogas promovem a neuroplasticidade que as pessoas podem fazer por conta própria, aumentando essa capacidade. Parece uma extensão natural da tecnologia autorregulada.”

• Dr. Choudhury: Essa é uma ótima pergunta, como você estende o efeito de algumas dessas intervenções? Não sei se existem estudos sobre isso.

O Dr. Yanco fez a pergunta final da sessão: “Como projetamos confiabilidade e privacidade e como controlamos nossos dados?”

• Dr. Czerwinski: Com muito cuidado, na Microsoft temos que passar por muitas revisões para garantir que tudo seja privado.
• Dr. Choudhury: Varia de pessoa para pessoa e de condição para condição. Para a esquizofrenia, sabemos que dura toda a vida e realmente afeta a qualidade de vida. Se você vincular a prestação de cuidados, há muito mais adoção. Além disso, quão valioso é muda dependendo da condição da pessoa que sofre.
• Dr. Naranyan: Cujo ponto de vista é importante – o indivíduo, provedor, sua família, o sistema, etc. Trazer a tecnologia para mediar significa dar acesso a informações confidenciais que podem incluir outras coisas sobre sua situação. Do ponto de vista da IA, há uma série de esforços para ver como podemos ter proteções que preservam a privacidade. Existem muitas políticas de apoio e coisas legais. É tudo sobre a combinação dos benefícios obtidos ao trazer isso para a tecnologia do sistema de atendimento e o uso da tecnologia, como criamos isso? E a que custo? É uma escolha permanente. Oferecer tecnologia que seja inclusiva, segura, protegida e equitativa é algo positivo.

Obrigado aos incríveis palestrantes por participarem desta sessão! Fique ligado na próxima semana, quinta-feira, para nossa recapitulação final do painel AAAS: Mantendo uma amplitude rica para a inteligência artificial.

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