A equipa de investigação da UPM aproveitou a inteligência artificial para ajudar o desenvolvimento da saúde mental
Sob a orientação da Assistente Liu Yue, do Professor Ma Yan e do Assistente Pang Cheong Iao, Wang Yi, aluno do curso de licenciatura, e U Yide, aluno do curso de doutoramento da Faculdade de Ciências Aplicadas da Universidade Politécnica de Macau, publicaram conjuntamente um artigo académico intitulado “Predicting Patients' Satisfaction With Mental Health Drug Treatment Using Their Reviews: Unified Interchangeable Model Fusion Approach” na publicação periódica “JMIR Mental Health”. Este artigo contribui para promover o desenvolvimento e a aplicação da tecnologia de inteligência artificial na área da saúde mental, dando apoio científico à indústria de big health de Macau.
A publicação periódica “JMIR Mental Health” foca-se na investigação e desenvolvimento de vanguarda nas áreas de medicina - psiquiatria e saúde mental. Com as tendências do desenvolvimento mundial, a procura de tratamento e cuidados de saúde mental está a aumentar cada vez mais. A equipa de investigação da Faculdade de Ciências Aplicadas da UPM estudou a utilização de inteligência artificial para avaliar o grau de satisfação de pacientes com o tratamento medicamentoso de saúde mental, a fim de obter um feedback mais oportuno e real, fornecendo uma base sólida para os tratamentos posteriores. Com base em 40 mil comentários de pacientes de todo o mundo relacionados com doenças psicológicas, o estudo apresentou o método de Unified Interchangeable Model Fusion (UIMF), que decompõe os modelos de Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT), Máquina de Vectores de Suporte (SVM) e Floresta Aleatória (RF) em codificadores e classificadores e, em seguida, reconstrói um modelo de fusão para avaliar a previsão da satisfação de pacientes. De acordo com os resultados da investigação, o modelo de fusão baseado em BERT e RF apresentam uma excelente precisão e fiabilidade, sendo o desempenho de previsão melhor do que o dos actuais modelos de previsão avançados. Para além disso, o estudo também explorou soluções de implementação personalizadas para diferentes ambientes de recursos, sendo importante para que os psicólogos avaliem o estado de pacientes em tempo oportuno e forneçam programas específicos de tratamento. O método de UIMF combina as vantagens das diferentes partes dos modelos num único modelo, oferecendo uma nova perspectiva para a criação de modelo de inteligência artificial na área da saúde mental.