Predição de ideação suicida através de um algoritmo de leitura de expressões faciais em pacientes com Depressão

• Processo: 25/11977-2
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2025
• Data de Término da vigência: 30 de junho de 2026
• Área de conhecimento: Ciências da Saúde - Saúde Coletiva - Medicina Preventiva
• Pesquisador responsável: Paulo Rossi Menezes
• Beneficiário: Lucas Alvarenga Janz
• 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): Depressão Predição Saúde mental Suicídio
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: depressão | Dispositivo Digital | Predição | Saúde Mental | suicídio | Saúde Mental

Resumo

O Transtorno Depressivo é uma das condições psiquiátricas mais prevalentes, caracterizado por episódios recorrentes e variações de humor ao longo do tempo, o que representa um desafio à implementação de estratégias terapêuticas eficazes. Neste contexto, o Centro Nacional de Pesquisa e Inovação em Saúde Mental (CISM) da Universidade de São Paulo (USP) desenvolve um estudo com o objetivo de prever a ideação suicida por meio de um algoritmo capaz de interpretar expressões faciais em pacientes com depressão. A proposta consiste em analisar a relação entre o Índice Distímico (ID), obtido a partir de imagens faciais, e os escores do questionário Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9).O estudo, de natureza observacional e longitudinal, terá duração de três meses e será realizado com pacientes diagnosticados com depressão moderada ou grave, acompanhados pelo Centro de Atenção Psicossocial (CAPS) de Jaguariúna. Os voluntários serão convidados a participar durante atendimentos regulares, e, após consentimento formal, preencherão um questionário sociodemográfico, realizarão autorretratos diários (selfies) em diferentes momentos do dia (manhã, tarde e noite) e responderão semanalmente ao PHQ-9.O estudante colaborador desempenhará papel central no desenvolvimento da pesquisa, atuando no contato direto com o CAPS, realizando visitas periódicas para garantir a adesão dos participantes e o cumprimento dos protocolos. Também participará da análise dos dados, especialmente na verificação da correlação entre o ID e os sintomas depressivos, por meio de testes de acurácia, curva ROC (AUC) e correlação de Pearson, visando avaliar o ID como possível biomarcador.Durante todo o período de coleta, os participantes e a equipe do CAPS contarão com apoio contínuo dos pesquisadores, incluindo reuniões semanais de acompanhamento. O estudante também será responsável por relatórios semanais sobre o andamento da pesquisa, assegurando a organização e consistência dos dados.Espera-se que a ferramenta digital Ego2Save ofereça um meio mais preciso e acessível para o monitoramento dos sintomas depressivos, favorecendo intervenções clínicas oportunas e maior adesão ao tratamento. O projeto representa um avanço no uso de tecnologias digitais na saúde mental, contribuindo para a inovação no rastreio e acompanhamento de transtornos depressivos. (AU)