Avaliação da performance de um algoritmo baseado em interpretação de expressões faciais (ego2save) na identificação de sintomas depressivos

• Processo: 25/02275-4
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de maio de 2025
• Data de Término da vigência: 30 de abril de 2026
• Área de conhecimento: Ciências da Saúde - Medicina - Psiquiatria
• Pesquisador responsável: Paulo Rossi Menezes
• Beneficiário: Letícia de Cássia Basseto
• Instituição Sede: Faculdade de Medicina (FM). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 21/12901-9 - Centro Nacional de Ciência e Inovação em Saúde Mental (CISM), AP.ESP
• Assunto(s): Biomarcadores Depressão Humor
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: biomarcadores | Dados passivos | depressão | humor | Microexpressões Faciais | Psiquiatria

Resumo

O Transtorno Depressivo é um dos transtornos mentais de maior prevalência, caracterizado por episódios e períodos de flutuações de humor ao longo do tempo, o que dificulta a implementação de cuidados efetivos. O projeto, conduzido pelo Centro Nacional de Pesquisa e Inovação em Saúde Mental (CISM) da Universidade de São Paulo (USP), tem como objetivo avaliar a eficácia do aplicativo Ego2Save, um algoritmo baseado na interpretação de expressões faciais para a identificação de sintomas depressivos. Para isso, será analisada a correlação entre o Índice Distímico (ID), obtido por meio das imagens capturadas, e os escores do Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9).Trata-se de um estudo observacional e longitudinal, com duração de três meses (90 dias), que será conduzido com pacientes diagnosticados com depressão moderada ou grave, atendidos no Centro de Atenção Psicossocial (CAPS) de Jaguariúna. Os participantes serão convidados a integrar a pesquisa durante suas consultas regulares e, após a assinatura do Termo de Consentimento Livre e Esclarecido (TCLE), deverão preencher um questionário sociodemográfico, registrar selfies diárias em horários aleatórios (manhã, tarde e noite) e completar semanalmente o PHQ-9.A aluna terá um papel fundamental no desenvolvimento do estudo, atuando no contato próximo com o CAPS, realizando visitas regulares ao local para monitoramento da adesão dos participantes e assegurando o correto acompanhamento dos protocolos de pesquisa. Além disso, ela apoiará a equipe na análise dos dados coletados, auxiliando na verificação da relação entre o Índice Distímico e os sintomas depressivos. Para isso, os valores do ID serão avaliados por meio de análises de acurácia, cálculo da área sob a curva ROC (AUC) e correlação de Pearson, permitindo verificar sua eficácia como biomarcador de sintomas depressivos.Ao longo do período de 90 dias, os participantes e a equipe do CAPS contarão com suporte contínuo dos pesquisadores, com reuniões semanais para acompanhamento do progresso do estudo. A aluna também contribuirá com relatórios semanais sobre o andamento da pesquisa, garantindo que os dados coletados sejam organizados de maneira rigorosa e sistemática.Espera-se que o aplicativo Ego2Save proporcione um monitoramento mais preciso dos sintomas depressivos, favorecendo maior adesão ao tratamento e permitindo intervenções clínicas mais eficazes. Dessa forma, o projeto pode representar um avanço significativo na aplicação de tecnologias digitais para a saúde mental, facilitando a identificação e o acompanhamento dos sintomas depressivos de forma inovadora e acessível. (AU)