A Deep Longevity, em colaboração com a Harvard Medical School, apresenta uma abordagem de Deep Learning para a saúde mental.
A Deep Longevity publicou um artigo no Aging-US descrevendo uma abordagem de machine learning para a psicologia humana em colaboração com Nancy Etcoff, Ph.D., Harvard Medical School, uma autoridade em felicidade e beleza.
Os autores criaram dois modelos digitais de psicologia humana com base em dados do estudo Midlife in the United States.
O primeiro modelo é um conjunto de redes neurais profundas que prevê a idade cronológica e o bem-estar psicológico dos entrevistados em 10 anos usando informações de uma pesquisa psicológica. Este modelo descreve as trajetórias da mente humana à medida que envelhece. Também demonstra que a capacidade de formar conexões significativas, assim como a autonomia mental e o domínio ambiental, se desenvolve com a idade. Também sugere que a ênfase no progresso pessoal está em constante declínio, mas a sensação de ter um propósito na vida só desaparece após 40-50 anos. Esses resultados se somam ao crescente corpo de conhecimento sobre seletividade socioemocional e adaptação hedônica no contexto do desenvolvimento da personalidade adulta.
O segundo modelo é um mapa auto-organizado que foi criado para servir de base para um mecanismo de recomendação para aplicativos de saúde mental. Esse algoritmo de aprendizado não supervisionado divide todos os entrevistados em grupos, dependendo da probabilidade de desenvolver depressão e determina o caminho mais curto para um grupo de estabilidade mental para qualquer indivíduo. Alex Zhavoronkov, diretor de longevidade da Deep Longevity, elabora: “Os aplicativos de saúde mental existentes oferecem conselhos genéricos que se aplicam a todos, mas não a ninguém. Construímos um sistema que é cientificamente sólido e oferece personalização superior.”
Para demonstrar o potencial desse sistema, a Deep Longevity lançou o serviço web FuturSelf, um aplicativo online gratuito que permite aos usuários fazer o teste psicológico descrito na publicação original. Ao final da avaliação, os usuários recebem um relatório com insights destinados a melhorar seu bem-estar mental a longo prazo e podem se inscrever em um programa de orientação que fornece um fluxo constante de recomendações escolhidas pela IA. Os dados obtidos no FuturSelf serão usados para desenvolver ainda mais a abordagem digital da Deep Longevity para a saúde mental.
Um dos principais especialistas em biogerontologia, o professor Vadim Gladyshev, da Harvard Medical School, comenta o potencial do FuturSelf:
“Este estudo oferece uma perspectiva interessante sobre idade psicológica, bem-estar futuro e risco de depressão, e demonstra uma nova aplicação de abordagens de machine learning para questões de saúde psicológica. Também amplia a forma como vemos o envelhecimento e as transições através dos estágios da vida e estados emocionais”.
Os autores planejam continuar estudando a psicologia humana no contexto do envelhecimento e bem-estar a longo prazo. Eles estão trabalhando em um estudo de acompanhamento sobre o efeito da felicidade nas medidas fisiológicas do envelhecimento.
O estudo foi financiado pelo National Institute on Aging.
Publicado em 12/07/2022 09h54
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