O emprego da inteligência artificial/machine learning na detecção de depressão por meio de voz - uma mini revisão integrativa

Aug 5, 2026

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A depressão é uma condição psiquiátrica que afeta diferentes faixas etárias e enfrenta limitações nos métodos tradicionais de diagnóstico, que dependem principalmente de critérios clínicos baseados em sintomas e duração, sem biomarcadores específicos. A mini revisão integrativa analisou estudos recentes (últimos 5 anos) que empregaram inteligência artificial e machine learning para detectar depressão a partir de recursos de voz. As bases PubMed, MEDLINE e SciELO foram consultadas com descritores como aprendizado de máquina, depressão, detecção e voz.

IdiomaPortuguese

CategoriaSaúde e Cuidados

FormatoPDF

Páginas7

Tempo de leitura11 min

AcessoDownload gratuito

Índice

Introdução

Impacto da depressão e desafios diagnósticos

Voz como fonte de recursos para detecção

Metodologia

Pergunta norteadora e bases de dados

Descritores e critérios de inclusão

Resultados e discussão

Modelos de IA aplicados aos recursos vocais

O emprego da inteligência artificial/machine learning na detecção de depressão por meio de voz: uma mini revisão integrativa Anna Carolina Martins Bandeira1, Ana Beatriz Alencar Agostinho1, Isadora Morais Dias1, Mileny Santos Pereira1, Sarah Ingrid Verissimo da Silva Matos Dutra1, George Martins Ney da Silva Junior2 1.Discente do curso de Medicina do Centro Universitário UniEVANGÉLICA. 2. Docente curso de Medicina do Centro Universitário UniEVANGÉLICA. RESUMO: A depressão é uma condição psiquiátrica que afeta pessoas de diferentes faixasetárias. Métodos tradicionais de diagnóstico apresentam limitações. O uso de inteligência artificial (IA) tem sido promissor para auxiliar nos diagnósticos de desordens psiquiátricas. Esta mini revisão analisa estudos recentes, dos últimos 5 anos, que empregaram ferramentas de IA para a detecção de depressão por meio de recursos de voz. Analisar oemprego de inteligência artificial/machine learning como método auxiliar no diagnóstico dedepressão por meio de recursos de voz. Trata-se de uma mini revisão integrativa que obteve dados nas plataformas: PubMed, MEDLINE e SciELO, utilizando os seguintes descritores: “Aprendizado de Máquina”, “Depressão”, “Detecção” e “Voz”. Foramincluídos estudos gratuitos publicados nos últimos cinco anos, na língua portuguesa e/ou inglesa, com relevância para a pesquisa e publicados em periódicos indexados. Literaturas destoantes da temática abordada foram excluídas. Deve-se notar que a inteligência artificial, mais precisamente o Machine Learning, é benéfico para a detecção de depressãopor meio de recursos de voz quando comparados os grupos não deprimidos e deprimidos. A taxa de sucesso do uso desse mecanismo foi acima de 95% para qualquer um dos modelos de análise de voz por inteligência artificial, comprovando, assim, que essa ferramenta pode ser um grande aliado na detecção de depressão. Houve unanimidade no tocante à necessidade de novas pesquisas nesta área, que além de inovadora pode auxiliar o profissional médico no diagnóstico precoce de depressão. Ao final das pesquisas e apósanálise dos resultados obtidos os autores constatam que a inteligência artificial (IA) pode ser uma grande aliada na detecção e diagnóstico da depressão por meio da voz em diferentes faixas etárias, porém ressaltam que apesar de seu caráter inovador ainda é uma tecnologia recente, sendo necessárias mais pesquisas com outros métodos de captação de recursos de voz e com amostragens maiores para que o uso da inteligência artificial possaser considerado uma possibilidade para a detecção de depressão em âmbito mundial. Palavraschave: Aprendizado demáquina. Depressã o. Detecção. Voz. INTRODUÇÃO A depressão é uma condição psiquiátrica que afeta milhões de pessoas de diferentes faixasetárias em todo o mundo, de acordo com dados da Organização Mundial da Saúde, sendo esperado um aumento nesse número no futuro¹. Essa desordem acaba por impactar a economia global em cerca de 1 Neurociências trilhão de dólares anualmente, justamente por acometer milhões de pessoas ao redor do planeta². Oagravamento dos sintomas depressivos sem um diagnóstico pode causar danos aos indivíduos, desde aalterações no estilo de vida até mesmo levar ao autoextermínio, fator que tem surgido mais frequentemente em grupos mais jovens³. Quando diagnosticada corretamente, a depressão é uma doença tratável e seus sintomas podem ser aliviados⁴. Atualmente o diagnóstico de depressão clínica é baseado principalmente no DSM-V e na Classificação Internacional de Doenças e Problemas Relacionados à Saúde, 10ª edição (CID-10), porém foi notado que esses manuais possuem limitações para o diagnóstico como o fator de que ambas as diretrizes se baseiam no número de sintomas e na duração destes, resultando em uma visão não dimensional da depressão⁵. Ademais, a depressão não possui biomarcadores específicos, além de ser umacondição clinicamente heterogênea, assim, um dos desafios é diagnosticar a depressão em tempo

Perguntas frequentes

Como a inteligência artificial detecta depressão usando recursos de voz?

Os estudos extraem recursos vocais de tarefas de fala ou entrevistas e submetem as gravações a programas de IA, frequentemente com análise ROC e técnicas como regressão logística e multicamadas perceptron, comparando grupos deprimidos e não deprimidos.

Aug 5, 2026

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