Big data e machine learning na previsão de ideação suicida: revisão integrativa - Santos, Giovanna Vitória Aragão de Almeida; Nogueira, Lidya Tolstenko; Silva Júnior, Fernando José Guedes da; Aguiar Filho, Belquior Gomes de; Rocha, Álvaro Sepúlveda Carvalho; Lira, Jefferson Abraão Caetano (Revista de Enfermagem da UFPI, 2025)
Objetivo: Analisar, na literatura, a aplicação de técnicas de Machine Learning e Big Data para predição da ideação suicida em diferentes populações. Métodos: Revisão integrativa, conduzida conforme o modelo proposto por Whittemore e Knafl, no mês de outubro de 2024. Dois revisores independentes realizaram a busca nas bases de dados MEDLINE/PubMed, Web of Science e PsycINFO. Foram incluídos estudos primários que abordaram o uso de Big Data e Machine Learning na previsão da ideação suicida, sem restrições quanto ao idioma ou à data de publicação. A apresentação dos resultados seguiu as diretrizes do protocolo PRISMA. Resultados: Foram selecionados dez estudos para compor esta revisão, que demonstraram o potencial de Big Data e Machine Learning na identificação de padrões de risco para ideação suicida em diversos grupos, como minorias sexuais e de gênero, estudantes, pacientes psiquiátricos, pacientes que sofreram acidente vascular cerebral, trabalhadores e a população em geral, com alta precisão preditiva. Realizados na Ásia e América do Norte, os estudos empregaram métodos variados de coleta e análise, destacando-se a random forest como técnica recorrente e potencialmente eficaz. Conclusão: O uso de Big Data e Machine Learning na saúde mental oferece avanços significativos na predição da ideação suicida.