A OMS estima que cerca de 48 milhões de pessoas no mundo sofram de demência, sendo a doença de Alzheimer a responsável por cerca de 65% desses casos. Uma doença, que rouba a lucidez e a vida, é alvo de vários estudos, tendo em vista soluções, tratamentos ou apaziguadores dos sintomas. Da Universidade de Medicina de Boston surge um algoritmo projetado para prever com precisão o risco e realizar um diagnóstico para a doença de Alzheimer.
As descobertas do estudo foram publicadas no jornal de neurologia Brain.
Inteligência Artificial na previsão de Alzheimer
A fim de prever diagnósticos, os investigadores perceberam que, combinando dados retirados de imagens do cérebro e um novo algoritmo de aprendizagem mecânica, podem prever o risco de um paciente desenvolver a doença.
Assim, desenvolveram um algoritmo informático baseado na Inteligência Artificial (IA), que pode efetuar essa previsão. Isto através da fusão de uma combinação de imagens de uma ressonância magnética cerebral (RMC), testes para medir a fragilidade cognitiva e dados sobre a idade e o género.
Nesse sentido, a estratégia da AI, baseada num algoritmo profundo de aprendizagem, adota uma estrutura de aperfeiçoamento automático. Assim, permite a um computador aprender através dos dados que vai recebendo e aprimorar a sua performance.
Se os computadores detetam condições de debilidade, como a doença de Alzheimer, utilizando dados prontamente disponíveis, como a ressonância magnética cerebral, então, as tecnologias têm um largo potencial, especialmente quando os recursos são limitados.
Não só podemos prever o risco da doença de Alzheimer, como este algoritmo pode gerar visualizações interpretáveis e intuitivas do risco individual da doença de Alzheimer, a fim de um diagnóstico rigoroso.
Explicou Vijaya B. Kolachalama, doutor e professor assistente de medicina, na Boston University School of Medicina.
Alzheimer: Um caminho que se percorre através da exploração do cérebro
Os investigadores tiveram acesso a ressonâncias magnéticas cerebrais, em bruto. Além disso, os investigadores receberam informação demográfica e clínica de indivíduos, quer com doença de Alzheimer, como com cognição normal, de quatro grupos de nacionalidades diferentes.
Assim, partindo dos dados recolhidos de um dos grupos, desenvolveram um novo modelo de aprendizagem profunda para prever o risco de doença de Alzheimer. Ademais, perceberam que aquele mesmo modelo podia prever, de forma precisa, a condição da doença nos outros grupos independentes.
Neurologia VS. Inteligência Artificial
De modo a testar a eficácia deste estudo, foi solicitado a uma equipa internacional de neurologistas especializados a realização de uma tarefa. Nesse sentido, os especialistas tinham de detetar a doença de Alzheimer no mesmo conjunto de casos realizados no estudo.
Através desta tarefa, os investigadores puderam perceber que a sua estratégia de IA, baseada no algoritmo, teve um desempenho ligeiramente melhor do que um neurologista mediano. Além disso, mostraram que as regiões de alto risco da doença estavam altamente alinhadas com os relatórios de autópsia dos cérebros de alguns indivíduos que morreram com a doença.
De acordo com os investigadores, este estudo tem largas implicações, a fim de expandir a utilização de dados de neuroimagem para detetar, com precisão, o risco da doença de Alzheimer, no ponto de assistência.
Vijaya B. Kolachalama acredita que o seu método pode ser alargado a outros campos do organismo, de modo a serem desenvolvidos modelos de previsão para diagnosticar outras doenças degenerativas.