Pesquisadores do Instituto de Computação da Universidade Federal Fluminense (UFF) decidiram investigar se dados de movimento coletados por smartwatches durante o cotidiano poderiam ser utilizados para identificar diferentes níveis de ansiedade. O estudo envolveu o desenvolvimento de técnicas de inteligência artificial capazes de estimar esses níveis a partir dos movimentos corporais registrados.
A ansiedade é caracterizada por sintomas como preocupação excessiva, inquietação, alterações na atenção e no sono. Quando esses sintomas se tornam persistentes e intensos, podem estar relacionados a transtornos de ansiedade, que estão entre os problemas de saúde mental mais comuns no mundo.
De acordo com estimativas da Organização Mundial da Saúde (OMS) publicadas em 2017, o Brasil apresentava uma das maiores prevalências de transtornos de ansiedade do mundo, afetando aproximadamente 9,3% da população.
A pesquisa busca compreender melhor como os padrões de movimento do corpo podem estar associados aos níveis de ansiedade, oferecendo novas possibilidades para monitoramento e identificação precoce desses problemas de saúde mental.
