Análise da marcha: IA identifica depressão e ansiedade pela forma de caminhar

Cada pessoa tem um jeito próprio de se deslocar pelo mundo. A velocidade do seu passo, o balanço dos braços e até a forma como você se ergue de uma cadeira - tudo isso costuma parecer simples e automático.

Só que um conjunto cada vez maior de estudos indica que esses movimentos podem carregar muito mais informação do que se imaginava.

Por isso, cientistas passaram a explorar uma pergunta instigante: o seu modo de caminhar pode revelar como está a sua mente?

Padrões de caminhada e emoções

Ao analisar como as pessoas se movimentam, a equipa de pesquisa encontrou padrões bem definidos associados à depressão e à ansiedade.

O estudo foi liderado pelo Dr. Gu Eon Kang, professor assistente de bioengenharia na Escola Erik Jonsson de Engenharia e Ciência da Computação.

“Nosso estudo mostrou que a depressão e a ansiedade podem ser identificadas a partir do movimento humano”, afirmou. “A análise da marcha poderia oferecer um método objetivo para avaliar a saúde mental.”

Na prática, isso sugere que os médicos podem não precisar se apoiar exclusivamente no que o paciente relata. Os movimentos do corpo podem acrescentar mais um indício relevante.

Padrões de caminhada e de levantar-se

Para conduzir o estudo, a equipa recrutou 30 jovens adultos. Cada participante respondeu a perguntas que avaliavam níveis de depressão e ansiedade. Em seguida, realizaram tarefas básicas do dia a dia, como caminhar e levantar-se de uma cadeira.

Durante os testes, todos usaram um traje especial de captura de movimentos. Esse traje trazia 68 marcadores refletivos distribuídos por diferentes partes do corpo. Um sistema com 16 câmeras registou cada pequeno deslocamento com grande detalhe.

Com essa estrutura, os pesquisadores conseguiram acompanhar como as articulações se moviam e quão fluida era a execução de cada ação. A intenção era reunir dados precisos sobre o movimento corporal em atividades comuns.

IA deteta sinais de saúde mental

Depois de reunirem as medições, os pesquisadores aplicaram aprendizado de máquina para investigar padrões. O sistema aprendeu com os dados de movimento e fez a correspondência com as pontuações de saúde mental. Depois, o modelo foi colocado à prova com novos dados para prever estados mentais.

Os resultados indicaram elevada precisão. Usando dados de caminhada, o sistema identificou sintomas de saúde mental em cerca de 75 por cento das vezes. Ao analisar como a pessoa se levantava e iniciava a caminhada, a precisão chegou a aproximadamente 77 por cento.

Esses achados reforçam que computadores podem aprender a captar sinais corporais sutis que, muitas vezes, passam despercebidos aos humanos.

Pequenas mudanças no movimento fazem diferença

Até variações discretas nos movimentos foram associadas a diferenças emocionais. “Você espera que alguém caminhe mais devagar quando está triste. Mas o interessante são as diferentes respostas do corpo que acontecem”, disse Angeloh Stout, co-primeiro autor do estudo.

“Indivíduos com pontuações mais altas de depressão e ansiedade apresentaram diferenças sutis, porém mensuráveis, em comparação com indivíduos com pontuações mais baixas na forma como as articulações se moviam, além de maior hesitação durante transições como levantar-se para caminhar.”

Mesmo que, a olho nu, essas alterações pareçam pequenas, tecnologias avançadas conseguem detetá-las com clareza.

Entendendo a saúde mental pela marcha

A equipa também realizou outro estudo, publicado na revista Marcha e Postura. Nele, os participantes evocaram memórias para despertar emoções como raiva, tristeza, alegria, medo e um estado neutro. Depois, os padrões de caminhada foram registados novamente.

Nesse experimento, o modelo de aprendizado de máquina conseguiu reconhecer estados emocionais com cerca de 59 por cento de precisão. A tristeza foi identificada com desempenho ainda melhor, alcançando 66 por cento de precisão.

Esses resultados apontam que os padrões de marcha mudam de acordo com a saúde mental do indivíduo.

“Acredite ou não, a marcha pode ser a modalidade mais confiável para detetar emoção”, disse o Dr. Kang.

Uso futuro de tecnologia vestível

A pesquisa abre caminho para novas aplicações tecnológicas. No futuro, dispositivos vestíveis - como relógios inteligentes ou rastreadoras de atividade - podem acompanhar os movimentos e emitir alertas precoces relacionados à saúde mental.

O Dr. Kang destacou que esse tipo de recurso não substituiria médicos. Em vez disso, funcionaria como um indicador antecipado.

“Se conseguirmos detetar potenciais problemas, as pessoas podem procurar tratamento cedo e os resultados podem ser muito melhores”, explicou.

A identificação precoce pode fazer grande diferença, ajudando alguém a procurar apoio antes que os sintomas se tornem graves.

Ampliando a ciência do movimento

A equipa pretende levar esse trabalho adiante. O Dr. Kang quer investigar se o movimento também pode ajudar a identificar outras condições, como transtorno bipolar e transtorno de défice de atenção e hiperatividade.

Os achados também podem ter usos criativos. Por exemplo, animadores podem aplicar essas evidências para representar emoções com mais realismo em filmes e jogos.

Embora ainda sejam necessários mais estudos, este trabalho aponta uma nova forma de compreender a saúde mental. Ações simples, como caminhar, podem guardar pistas importantes.

O corpo não apenas se move: ele também comunica - e a ciência está a aprender a escutar.