# Por Ricardo Costa Val do Rosario, ChatGPT 4.0 Plus e Microsoft Copilot 365
Introdução
1. Relatos indicam que muitos profissionais de saúde se tornam automatizados, focando somente em
doenças e não nas pessoas, o que favorece esgotamento e adoecimento mental.
2. Buscar autoconhecimento alinhando paixão, missão, profissão e vocação, princípios do ikigai japonês,
mostra-se fundamental.
3. Pesquisas recentes associam ikigai a maior bem-estar e menor depressão, destacando a importância de
propósito para a saúde mental dos profissionais da área.
Desafios nas Instituições de Saúde
1. Desumanização e automatização.
Profissionais pressionados pela alta demanda acabam reduzindo pacientes a “casos” e deixam de perceber
sinais sutis de sofrimento nos colegas.
2. Adoecimento mental silencioso.
A falta de espaços para compartilhar angústias favorece a progressão de estresse, ansiedade e depressão.
3. Sobrecarga de trabalho.
Desde a pandemia de COVID 19, a procura por serviços de saúde mental explodiu; estudos apontam que cerca
de 60 % dos psicólogos norte americanos não têm vagas para novos pacientes.
4. Escassez de profissionais.
Previsões da National Center for Health Workforce Analysis indicam déficit de mais de 69 mil conselheiros em saúde
mental até 2036.
5. Falta de formação em empatia.
Pesquisas mostram queda de empatia ao longo da formação médica, causada por:
1. currículos focados em conteúdo teórico,
2. sobrecarga,
3. falta de modelos humanísticos,
4. ausência de treinamento contínuo.
Tecnologias de IA para Resgatar a Dimensão Hmana
Soluções inovadoras para promover empatia, detectar adoecimento mental e planejar intervenções
ocorreram com o emprego mútuo das ferramentas de IA a saber:
1. Realidade aumentada (RA),
2. Realidade virtual (RV),
3. Processamento de Linguagem Natural (PLN),
4. Comunicação máquina a máquina (M2M)
5. Tas técnicas de Machine Learning / Deep Learning,
6. Criação de Algoritmos de treinamento.
Realidade Virtual e Realidade Aumentada
# Treinamento de empatia.
1. Estudos mostram que experiências imersivas em RV aumentam a empatia de estudantes de medicina
ao permitir vivências simuladas do sofrimento dos pacientes.
2. Alunos que participaram desses ambientes apresentaram melhora significativa em empatia e compreensão, além
de relatos de que a imersão foi fundamental para entender condições como depressão e outras doenças mentais.
3. A literatura destaca que a RV reduz o estigma e aprimora a percepção sobre transtornos psiquiátricos.
# Aprimoramento de habilidades técnicas e de comunicação.
- A RA permite:
1. Visualização anatômica
2. Simulação de procedimentos,
3. Melhor retenção de conhecimento,
4. Aperfeiçoa resolução de problemas,
5. Aprimora comunicação médico-paciente.
6. Simuladores podem sobrepor sinais fisiológicos ou emocionais em manequins ou colegas, treinando
a percepção de estresse e ansiedade.
7. Mostrar estatísticas anônimas de bem-estar da equipe durante briefings e debriefings.
Processamento de Linguagem Natural (PLN) e Grandes Modelos de Linguagem
# Monitoramento de redes sociais e comunicação interna.
Análise de 996.452 postagens em redes sociais, em diversos idiomas, utilizou um modelo multimodal de
deep learning, PLN e análise temporal. O algoritmo conseguiu identificar crises de saúde mental (depressivas,
maníacas, ideação suicida e episódios de ansiedade) em média 7,2 dias antes da detecção por especialistas humanos,
com uma taxa de acurácia de 89,3%. No entanto, os autores enfatizam a importância de considerar aspectos éticos,
como privacidade, estigmatização e viés cultural.
# Detecção de ideação suicida e risco.
Revisão sistemática de 29 estudos sobre grandes modelos de linguagem (LLMs) revelou que ferramentas como GPT, Llama
e BERT possuem alta eficiência, muitas vezes superando profissionais da saúde na identificação e predição de ideação suicida.
Contudo, destaca-se a necessidade de supervisão e colaboração de especialistas devido às possíveis implicações éticas.
# Análise de voz e estado emocional.
1. O modelo “Whisper M” estimou a gravidade das condições avaliadas e obteve taxas de ACU:
- 78% para depressão,
- 77% para ansiedade,
- Entre 68% a 88% para fadiga.
# A análise automatizada de voz.
Quando integrada em aplicativos de check-in diário para servidores, pode identificar variações na entonação,
ritmo e pausas que indiquem níveis elevados de estresse ou sinais de fadiga. Isso permite intervenções precoces
capazes de evitar o agravamento de condições como o Burnout.
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