Uma das maneiras mais importantes pelas quais os algoritmos de inteligência artificial estão se mostrando benéficos é diagnosticar doenças muito mais rápido do que meros seres humanos – e um novo sistema para detectar indicadores potenciais de Alzheimer atingiu quase 100 por cento de precisão.
Por meio de uma análise de imagens de ressonância magnética cerebral obtidas de 138 pessoas, o novo algoritmo atingiu uma taxa de precisão de mais de 99 por cento. Ele teve um desempenho melhor em termos de precisão, sensibilidade e especificidade do que os métodos existentes, relatam os pesquisadores.
Em particular, o método é capaz de detectar sinais de comprometimento cognitivo leve ou MCI – que é a etapa entre o declínio cognitivo (normalmente associado ao envelhecimento) e a doença de Alzheimer. Freqüentemente, o MCI não vem com nenhum sintoma físico que possa ser detectado.
No entanto, também é importante notar que MCI nem sempre significa necessariamente Alzheimer – mas é um importante indicador potencial da doença no futuro.
Embora a análise manual de exames de ressonância magnética em busca de sinais de MCI seja possível, os humanos não são nem de longe tão rápidos ou confiáveis quanto as técnicas de aprendizado profundo, que aprendem com vastos bancos de dados de dados de treinamento e, em seguida, aplicam esse conhecimento a novos dados de maneiras inteligentes.
“O processamento de sinal moderno permite delegar o processamento de imagem à máquina, que pode completá-lo com mais rapidez e precisão”, diz Rytis Maskeliunas, professor de informática da Universidade de Tecnologia de Kaunas (KTU) na Lituânia.
“Claro, não ousamos sugerir que um profissional médico deva confiar em qualquer algoritmo 100 por cento. Pense em uma máquina como um robô capaz de realizar a tarefa mais tediosa de classificar os dados e procurar recursos.”
Assim que o software de computador destacar os casos potenciais, os especialistas podem analisá-los e confirmá-los. Um diagnóstico precoce significa tratamento precoce, mesmo que ainda não tenhamos descoberto uma maneira de parar completamente o Alzheimer.
O modelo de IA descrito neste novo estudo é baseado na rede neural ResNet18 existente. O sistema modificado foi capaz de dividir as varreduras cerebrais em seis categorias, desde manifestações saudáveis até manifestações completas da doença de Alzheimer.
“Embora esta não tenha sido a primeira tentativa de diagnosticar o início precoce do Alzheimer a partir de dados semelhantes, nosso principal avanço é a precisão do algoritmo”, diz Maskeliunas.
“Obviamente, esses números elevados não são indicadores do verdadeiro desempenho na vida real, mas estamos trabalhando com instituições médicas para obter mais dados.”
Vários métodos são usados para detectar Alzheimer agora, incluindo rastreamento ocular, análise de voz e até mesmo a instalação de sensores nas casas das pessoas – mas métodos de IA como o delineado neste novo estudo prometem ser mais rápidos e simples.
Mais de 78.000 varreduras de fMRI foram usadas para treinar e validar o modelo e atingir as altas taxas de precisão, e os pesquisadores dizem que seu modelo poderia eventualmente ser usado para desenvolver um software que incorpore outros dados, incluindo idade e pressão arterial.
A doença de Alzheimer é a causa mais frequente de demência no mundo, contribuindo com cerca de 70 por cento dos casos em todo o mundo. Atualmente, acredita-se que cerca de 24 milhões de pessoas sejam afetadas globalmente e, à medida que as sociedades envelhecem, esse número deve aumentar drasticamente.
“Profissionais médicos em todo o mundo tentam aumentar a conscientização sobre o diagnóstico precoce de Alzheimer, o que dá aos afetados uma chance melhor de se beneficiar do tratamento”, disse Maskeliunas.
Publicado em 09/09/2021 01h56
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