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Inteligência artificial na intervenção psicológica: uma primeira reflexão

Atualizado: 5 de jul.

Nos últimos anos, a integração de Inteligência Artificial (IA) e Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs - large language models) na intervenção psicológica tem suscitado um interesse crescente na comunidade científica e entre profissionais de saúde mental. Este fenómeno não é surpreendente, dada a promessa que estas tecnologias detêm em aumentar o alcance, personalização e eficácia das intervenções psicológicas.



A investigação realizada recentemente demonstrou que a utilização de IA e LLMs pode ser eficaz em várias áreas da intervenção psicológica. Por exemplo, chatbots e assistentes virtuais baseados em IA, têm sido utilizados com sucesso para fornecer apoio emocional e intervenções terapêuticas de curta duração. Estas ferramentas que têm vindo a ser validadas em estudos podem, de facto, ajudar a reduzir sintomas de ansiedade e depressão, especialmente em populações que podem não ter um fácil acesso a serviços de saúde mental.


Esta tecnologia tem igualmente sido utilizada em aplicações que analisam grandes volumes de dados para identificar padrões e prever quais as abordagens terapêuticas que poderão ser mais eficazes para cada indivíduo. Esta personalização pode melhorar significativamente os resultados do tratamento, permitindo intervenções mais precisas e adaptadas às necessidades específicas de cada paciente.


Um dos principais benefícios de integrar IA na intervenção psicológica é a melhoria da acessibilidade. Ferramentas baseadas em IA podem fornecer suporte contínuo e imediato, o que é especialmente valioso em contextos onde os recursos são limitados ou onde há escassez de profissionais de saúde mental. Além disso, estas tecnologias podem ajudar a reduzir o estigma associado à procura de ajuda, oferecendo uma alternativa discreta e confidencial.


A capacidade desta tecnologia em analisar grandes quantidades de dados também representa uma vantagem significativa. Profissionais que saibam tirar vantagem de ferramentas inovadoras poderão beneficiar de conseguir identificar tendências e padrões que podem informar o desenvolvimento de novas intervenções e melhorar as práticas clínicas que já existem.


No entanto, há várias áreas onde a integração de IA e LLMs na intervenção psicológica pode ser melhorada. Uma das principais preocupações é a questão da privacidade e segurança dos dados. É crucial garantir que os dados são protegidos e que as ferramentas de IA cumprem rigorosos padrões éticos e de privacidade. É ainda obrigatório que as equipas de profissionais que façam estes desenvolvimentos tenham noção das suas obrigações legais. A título de exemplo, a legislação europeia (i.e. AI Act) já considera uma série de cumprimentos que as organizações são obrigadas a respeitar.


Outra área de melhoria é a precisão e sensibilidade das intervenções baseadas em IA. Embora os chatbots e outras ferramentas de IA possam ser eficazes em fornecer apoio básico, ainda há limitações na sua capacidade de lidar com casos complexos ou de emergência. A intervenção humana continua a ser essencial em muitos cenários, e a IA deve ser vista como uma ferramenta complementar, não substituta.


A integração de IA e LLMs na intervenção psicológica apresenta um potencial significativo para transformar a área da saúde mental. Os benefícios em termos de acessibilidade, personalização e eficácia são promissores, mas é necessário abordar cuidadosamente as questões de privacidade, segurança e a necessidade de intervenção humana contínua. À medida que a investigação avança, espera-se que estas tecnologias se tornem ainda mais integradas nas práticas clínicas, melhorando os cuidados e resultados para quem beneficia de serviços na área da saúde mental em todo o mundo.


Diretor na RUMO | Psicólogo clínico e Especialista em psicologia clínica e da saúde


Referências

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Gaffney, H., Mansell, W., & Tai, S. (2019). Compassionate Mind Training for University Students: A Randomized Controlled Trial of a Self-Help Programme to Enhance Compassion. Self and Identity, 18(2), 145-163.


Inkster, B., Sarda, S., & Subramanian, V. (2018). An Empathy-Driven, Conversational Artificial Intelligence Agent (Wysa) for Digital Mental Well-Being: Real-World Data Evaluation Mixed-Methods Study. JMIR Mhealth Uhealth, 6(11), e12106.


Guntuku, S. C., Yaden, D. B., Kern, M. L., Ungar, L. H., & Eichstaedt, J. C. (2017). Detecting depression and mental illness on social media: an integrative review. Current Opinion in Behavioral Sciences, 18, 43-49.


Naslund, J. A., Aschbrenner, K. A., Marsch, L. A., & Bartels, S. J. (2016). The future of mental health care: peer-to-peer support and social media. Epidemiology and Psychiatric Sciences, 25(2), 113-122.



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