Cientistas da Universidade de Cambridge, na Inglaterra, desenvolveram uma ferramenta de inteligência artificial (IA) capaz de prever se pessoas com sintomas precoces de demência irão desenvolver Alzheimer. Segundo os pesquisadores, a tecnologia pode reduzir a necessidade de testes diagnósticos caros e invasivos, além de permitir um tratamento mais precoce da doença. Os resultados da pesquisa foram publicados na revista eClinical Medicine na sexta-feira, 12.
A demência é uma condição marcada pelo declínio geral das habilidades mentais, incluindo memória, linguagem e raciocínio lógico. O Alzheimer é a causa mais comum de demência, representando entre 60% e 80% dos casos. O diagnóstico precoce da doença é crucial para a eficácia do tratamento.
- LEIA MAIS: Adele vai impulsionar a economia da Alemanha em €560 milhões com seus shows, prevê jornal Bild
No entanto, detectar a condição em estágio inicial e prever seu prognóstico muitas vezes requer o uso de testes invasivos ou caros, como tomografia por emissão de pósitrons (PET) ou punção lombar. Como resultado, até um terço dos pacientes pode ser diagnosticado incorretamente ou tardiamente, dificultando o sucesso do tratamento.
Em resposta a essa questão, uma equipe liderada por cientistas do Departamento de Psicologia da Universidade de Cambridge desenvolveu um modelo de aprendizado de máquina (um tipo de IA) capaz de prever se, e quão rapidamente, uma pessoa com sintomas leves de declínio cognitivo progredirá e desenvolverá Alzheimer.
Como a IA foi desenvolvida
Os pesquisadores utilizaram dados de mais de 400 pacientes, coletados rotineiramente a partir de exames de ressonância magnética e testes cognitivos. Esses pacientes faziam parte de uma coorte de pesquisa nos Estados Unidos.
Os cientistas testaram e validaram o modelo de IA usando dados do mundo real, como prontuários médicos e informações de dispositivos de saúde, de mais de 600 pacientes, além de dados longitudinais (acompanhados ao longo do tempo) de 900 pessoas de clínicas de memória no Reino Unido e em Cingapura.
De acordo com a pesquisa, a IA foi capaz de distinguir entre pessoas com comprometimento cognitivo leve e estável e aquelas que progrediram para a doença de Alzheimer em um período de três anos. O algoritmo identificou corretamente indivíduos que desenvolveram a doença em 82% dos casos e aqueles que não a desenvolveram em 81% dos casos, utilizando apenas dados de testes cognitivos e ressonância magnética.
O estudo também mostrou que a IA foi cerca de três vezes mais precisa em prever a progressão do Alzheimer em comparação ao padrão atual de tratamento (marcadores clínicos padrões, como atrofia da substância cinzenta, pontuações cognitivas ou diagnóstico clínico). Para os pesquisadores, isso indica que o modelo pode reduzir significativamente o diagnóstico incorreto da doença.
IA mostrou quão rápido o Alzheimer avançou nos pacientes
O modelo de IA também permitiu que classificar os pacientes de acordo com o quão rápido o Alzheimer pode avançar no futuro, com base em dados da primeira visita de cada pessoa à clínica de memória. Os pacientes foram divididos em três grupos:
- Aqueles cujos sintomas permaneceriam estáveis (50%);
- Aqueles que progrediriam lentamente (35%);
- Aqueles que progrediriam rapidamente (15%).
Segundo os pesquisadores, as previsões foram validadas ao analisar dados de acompanhamento ao longo de seis anos. Isso é importante porque ajuda a identificar pessoas em estágio inicial que podem se beneficiar de novos tratamentos, enquanto também identifica quem precisa de monitoramento mais próximo devido à rápida evolução da condição.
“Criamos uma ferramenta que, apesar de usar apenas dados de testes cognitivos e exames de ressonância magnética, é muito mais sensível do que as abordagens atuais para prever se alguém progredirá de sintomas leves para Alzheimer — e, em caso afirmativo, se esse progresso será rápido ou lento”, afirmou Zoe Kourtzi, professora do Departamento de Psicologia da Universidade de Cambridge, em um comunicado à imprensa.
“Isso tem o potencial de melhorar significativamente o bem-estar do paciente, mostrando-nos quais pessoas precisam de cuidados mais próximos, ao mesmo tempo em que remove a ansiedade para aqueles pacientes que prevemos que permanecerão estáveis. Em um momento de intensa pressão sobre os recursos de saúde, isso também ajudará a eliminar a necessidade de testes diagnósticos invasivos e dispendiosos desnecessários”, completou.
Como o algoritmo foi validado em mais de 900 pacientes de clínicas de memória no Reino Unido e em Cingapura, o método pode ser aplicado em ambientes clínicos e com pacientes do mundo real, segundo os pesquisadores.
“Problemas de memória são comuns à medida que envelhecemos. Na clínica, vejo como a incerteza sobre se esses podem ser os primeiros sinais de demência pode causar muita preocupação para as pessoas e suas famílias, além de ser frustrante para os médicos que prefeririam dar respostas definitivas. O fato de que podemos reduzir essa incerteza com informações que já temos é emocionante e provavelmente se tornará ainda mais importante à medida que novos tratamentos surgirem”, afirmou Ben Underwood, psiquiatra consultor honorário da Cambridgeshire and Peterborough NHS Foundation Trusts (CPFT) e professor assistente do Departamento de Psiquiatria da Universidade de Cambridge.
A equipe agora pretende estender seu modelo para outras formas de demência, como demência vascular e demência frontotemporal, e usar diferentes tipos de dados de saúde, como marcadores de exames de sangue.
Fonte: CNN Brasil