IA é usada, com sucesso, para detectar sinais precoces de Alzheimer

Muito tem-se falado sobre o desenvolvimento da Inteligência Artificial (IA) focada em diferentes setores, como o ChatGPT e os algorítimos de cibersegurança. No campo da medicina, as novas tecnologias transformam diretamente a vida dos pacientes.

As ferramentas criadas com IA representam um incrível avanço na detecção de doenças, como o câncer e o Alzheimer. Como consequência, a forma de tratá-las mudará radicalmente.

Um estudo feito por pesquisadores do Centro de Pesquisa do Hospital de Massachusetts (EUA) conseguiu detectar a presença do Alzheimer com uma precisão de mais de 90%, usando métodos de IA.

Este grande avanço na medicina diagnóstica detecta sinais precoces da doença, antes mesmo que familiares próximos possam notar qualquer mudança de comportamento.

Publicado em março de 2023, na revista Plos One, o estudo usou um método chamado deep learning para alcançar tais resultados.

Trata-se da união de machine learning com IA, usando grandes quantidades de dados e algoritmos complexos para treinar modelos, capazes de prever se o paciente terá ou não o Alzheimer.

Segundo a The Harvard Gazette, os cientistas desenvolveram estes modelos com base em dados de imagens de ressonância magnética cerebral, coletadas de pacientes com e sem a doença, que foram atendidos no Hospital de Massachusetts, antes de 2019.

A pesquisa utilizou aproximadamente 11 mil imagens de pacientes que tinham o risco de desenvolver a doença e cerca de 26 mil imagens de pacientes sem Alzheimer.

Em todos os conjuntos de dados, o modelo detectou o risco de Alzheimer com precisão de 90,2%, um número nunca antes alcançado.

Uma das principais vantagens do método é a capacidade de detectar sinais da doença, independentemente de outras variáveis, como a idade.

Foto: Unsplash - Sander Sammy

A The Harvard Gazette salienta que o nível de acerto alcançado por este novo método é melhor do que os diagnósticos feitos por humanos. Um dos fatores cruciais para esta melhora é o uso de imagens cerebrais de pacientes reais.

Foto: Unsplash - Helena Lopes

Matthew Leming, um dos autores do estudo, explica por que o método que usa imagens cerebrais é vantajoso: "A doença de Alzheimer geralmente ocorre em adultos mais velhos e, portanto, os modelos de deep learning feitos até então geralmente têm dificuldade em detectar os casos mais raros de início precoce da doença".

De acordo com um estudo publicado na National Library of Medicine, a detecção clínica humana tem uma precisão de apenas 77%, contra os 90,2% do modelo de deep learning de Leming, segundo a Business Insider.

Leming destaca que este é um dos únicos estudos que usaram dados reais para testar a eficácia em estabelecer diagnósticos precoces de uma demência. Todas as ressonâncias magnéticas cerebrais usadas para treinar o modelo computacional foram coletadas rotineiramente, no Hospital de Massachusetts.

O tratamento para o Alzheimer e a garantia da qualidade de vida para os pacientes é um tema que está em alta. Um outro estudo, feito pela Global Burden of Disease, mostrou que a quantidade de pessoas com demência no mundo vai se multiplicar por 3, no ano de 2050.

Publicado pela revista The Lance, este estudo mostrou que 40% dos casos poderiam ser evitados ou retardados, segundo infromou a Business Insider.

Isto porque, de acordo com os cientistas, a demência não é uma consequência obrigatória do envelhecimento. Quando diminuimos a exposição a determinados fatores de risco, reduzimos ou retardamos o desenvolvimento do Alzheimer.

Para quem quer adotar hábitos que minimizam o desenvolvimento da demência, estes são os principais fatores de risco: fumar, obesidade na meia-idade, depressão, sedentarismo, diabetes, solidão e consumo excessivo de álcool, entre outros.