Torba Azenha
A cidade de Miami, EUA, tinha um problema. Estava colocando muitas pessoas com distúrbios mentais na cadeia ao invés de mandá-las para uma instituição especializada (aliás, esse é um problema mundial).
O veterano advogado Steve Leifman foi o primeiro a perceber isso, há dez anos. Sua primeira providência foi montar um treinamento para que os 4.700 policiais aprendessem a reconhecer os sintomas e encaminhar as pessoas para centros psiquiátricos. A população carcerária caiu. Muito.
Mas Leifman continuou suas pesquisas com ajuda do Instituto de Saúde Mental da Flórida, e descobriu que muita coisa deveria ser melhorada. As cadeias continuavam a receber muitos doentes mentais, gerando injustiças e custos enormes para o estado.
Steve criou então um banco de dados de pessoas em clínicas e abrigos públicos para determinar quem são e que tipo ajuda precisam. Na verdade, ele juntou a experiência (e os arquivos) das instituições de saúde com um algoritmo de “machine learning” para melhorar exponencialmente o seu banco de dados.
Hoje, qualquer pessoa que transite pelo sistema de justiça em Miami terá seu histórico médico e familiar, prisões passadas e outros dados imediatamente acessados. O algoritmo ajuda a detectar se a pessoa necessita algum tipo de auxílio psiquiátrico antes de serem encaminhadas para o sistema prisional. E mais, se caso um doente necessite tomar regularmente uma medicação para bipolaridade, por exemplo, mas não retirou o remédio (controlado), o sistema alerta automaticamente os responsáveis pelo paciente.
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