O Dia Mundial da Saúde cai em sete de abril, e este ano ele encontra um debate que até pouco tempo atrás parecia ficção científica: o uso de algoritmos para triagem em saúde mental. Sistemas que analisam padrão de fala, escrita, microexpressões faciais ou comportamento digital para inferir estados psicológicos, depressão, ansiedade, risco suicida, estão sendo desenvolvidos e, em alguns casos, já testados em contextos clínicos e corporativos fora do Brasil.

A promessa é alta. Se um sistema consegue identificar sinais precoces de crise antes que o sujeito verbalize, ou antes que ele sequer reconheça o próprio sofrimento, poderíamos alcançar pessoas que nunca chegariam voluntariamente ao consultório. Em um país onde o acesso à saúde mental é desigual e a lista de espera no SUS pode ser longa, isso soa tentador.

Mas a tentação de uma tecnologia útil não é razão suficiente para adotá-la sem perguntas. E há muitas perguntas a fazer.

O que os sistemas fazem, e o que dizem que fazem

Triagem algorítmica em saúde mental pode ser descrita como o uso de processamento de linguagem natural, visão computacional ou análise de comportamento digital para produzir uma estimativa de risco ou estado clínico. Algumas aplicações são mais modestas, identificar padrões de sono que podem indicar episódio depressivo. Outras são mais ambiciosas, analisar a prosódia de uma conversa para inferir risco suicida.

O primeiro problema está na distância entre o que o sistema mede e o que ele alega concluir. Como em qualquer diagnóstico, correlação não é causalidade, e padrões populacionais não se traduzem automaticamente em casos individuais. Uma pessoa que escreve de forma lenta e com vocabulário restrito pode estar em crise depressiva, ou pode estar cansada, com dor de cabeça, usando o celular com uma mão enquanto dirige.

O problema do viés nos dados de treinamento

Sistemas de inteligência artificial são treinados com dados, e os dados disponíveis para treinar modelos de saúde mental refletem as desigualdades do mundo em que foram produzidos. Bases de dados de expressão emocional, padrões de fala e escrita coletadas predominantemente em contextos norte-americanos e europeus podem não generalizar bem para o português brasileiro, com suas variações regionais, seus marcadores culturais específicos, sua relação própria com a expressão do sofrimento.

O que "soar deprimido" significa numa entrevista em inglês pode ter marcadores linguísticos completamente diferentes em São Paulo, em Salvador, em Belém. Um sistema treinado sem dados brasileiros robustos pode produzir resultados sistematicamente piores para populações específicas, justamente aquelas que já têm menos acesso a cuidado.

No Abril Verde, quando pensamos em saúde e segurança no trabalho, esse risco se torna especialmente relevante: se empresas adotarem sistemas de triagem para monitorar saúde mental de trabalhadores, e há movimentos nessa direção, os trabalhadores com menos acesso a recursos para contestar um resultado errôneo serão os mais vulneráveis.

O que o CFP tem a dizer, e o que ainda falta

O Conselho Federal de Psicologia tem se posicionado de forma ativa sobre o uso de tecnologia na prática psicológica. A Resolução nº 11/2018 regulamentou o atendimento online; resoluções mais recentes discutem o uso de ferramentas digitais em avaliação psicológica. Mas a regulação de sistemas de triagem algorítmica operados fora do vínculo terapêutico, por empresas, por plataformas de saúde corporativa, por aplicativos de consumidor, está em território ainda pouco mapeado.

Isso não é crítica ao CFP: é um problema que todos os conselhos profissionais de saúde ao redor do mundo estão enfrentando ao mesmo tempo, sem manuais prontos. Mas é uma lacuna que merece urgência, especialmente num contexto em que o mercado se move mais rápido que a regulação.

Perguntas que deveríamos fazer antes de adotar

Para psicólogos que recebem demandas de instituições interessadas em adotar triagem algorítmica, escolas, empresas, serviços de saúde, algumas perguntas mínimas: O sistema foi validado com populações brasileiras? Quem tem acesso aos resultados e como são usados? Existe revisão humana obrigatória antes de qualquer ação sobre o resultado? O trabalhador ou estudante sabe que está sendo monitorado?

A tecnologia pode ser parte da solução para a crise de acesso à saúde mental no Brasil. Mas "pode ser" exige condicionais que o entusiasmo do setor tende a atropelar. O Dia Mundial da Saúde é um bom momento para lembrar que eficiência e equidade não são sinônimos, e que a segunda precisa guiar a primeira.

Conteúdo editorial e informativo. Não é aconselhamento clínico nem substitui atendimento profissional.