M.I.N.I.-KID interviews with adolescents: a corpus-based language analysis of adolescents with depressive disorders and the possibilities of continuation using Chat GPT

Este estudo (JÄRVERS, et al., 2024)  investiga a viabilidade de utilizar processamento de linguagem natural e inteligência artificial para identificar transtornos depressivos em adolescentes através de entrevistas clínicas. Os pesquisadores realizaram análises linguísticas em diálogos transcritos, treinando um classificador baseado no modelo BERT que alcançou até 97% de precisão na detecção de sintomas. Além disso, a pesquisa (JÄRVERS, et al., 2024)  explorou o uso do ChatGPT para gerar dados sintéticos, visando expandir o conjunto de dados necessário para o treinamento de algoritmos sem comprometer a validade das informações. O objetivo final é fundamentar o desenvolvimento de um chatbot diagnóstico que ofereça uma alternativa de baixo custo e fácil acesso para jovens que relutam em buscar serviços de saúde mental tradicionais. Os resultados demonstram que padrões verbais são indicadores promissores e que a geração artificial de dados é uma metodologia eficaz para aprimorar ferramentas de triagem psicológica.