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Inteligência artificial melhora o diagnóstico de doenças mentais

Pesquisadores criam software que detecta transtornos cognitivos a partir de desenhos

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Na imagem são mostradas as diferenças nos desenhos de acordo com a doença. A primeira fila mostra dois relógios feitos por pacientes sãos. Na fila central, o paciente sofre de Alzheimer e na fila inferior, Parkinson.

Uma das formas mais comuns para detectar diferentes transtornos cognitivos, como o Parkinson e o Alzheimer, é um teste simples conhecido como o “teste do relógio”, no qual o paciente precisa desenhar um relógio que deve marcar determinada hora e, além disso, deve copiar outro já desenhado. A observação de alterações na maneira de realizar esses desenhos permite aos médicos identificar sintomas de deterioração no cérebro do paciente.

Muitas desordens neurológicas podem estar presentes muito antes de começarem a ter um efeito reconhecível em nossas vidas. No Alzheimer, por exemplo, as mudanças no cérebro podem começar a acontecer dez ou mais anos antes de que as alterações cognitivas sejam percebidas. A avaliação desses testes, entretanto, é subjetiva, uma vez que não é fácil tirar conclusões definitivas quando os sintomas são muito leves. Contar com um método de diagnóstico mais preciso e confiável pode permitir o tratamento dos doentes com antecedência, atrasando o desenvolvimento da doença.

Com esse objetivo, um grupo de cientistas, liderados por pesquisadores do Laboratório para a Inteligência Artificial e Ciências Computacionais do Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), criou um programa informatizado capaz de detectar de maneira muito mais precisa e automatizada essas alterações, oferecendo um diagnóstico mais confiável e precoce a partir do mesmo teste.

Utilizaram para isso os dados coletados pelo Lahey Hospital, um centro médico próximo a Boston (EUA), que há nove anos realiza o teste do relógio utilizando uma caneta digital que captura no computador os desenhos realizados pelos pacientes, além de registrar o processo de criação dos mesmos com grande precisão. Essa caneta não foi criada expressamente para esse fim, é um dispositivo comercial que pode ser comprado pela Internet. Serviu perfeitamente, entretanto, para coletar a informação necessária de maneira precisa e com um registro temporal, ou seja, sabendo a todo momento onde está a ponta da caneta e, portanto, se o paciente fizer uma pausa ou hesitar na hora de escrever.

No Alzheimer, as mudanças no cérebro podem começar dez anos ou mais antes de que as alterações cognitivas sejam reconhecíveis

Tomando esses dados como base a equipe, liderada pelos pesquisadores Cynthia Rudin e William Souillard-Mandar do MIT, criou um programa informatizado capaz de interpretar e avaliar automaticamente o teste do relógio, aumentando a precisão e eliminando a subjetividade de uma avaliação realizada por humanos. “Melhoramos a análise, de modo que é automático e objetivo”, explica Rudin. “Com o equipamento adequado é possível obter um resultado rápido e mais preciso”. Os resultados foram aceitos para publicação na revista Machine Learning.

Para criar o programa, a equipe de Rudin e Souillard-Mandar utilizou uma série de casos exemplares para ensinar a máquina sobre o que precisa buscar. “Esses exemplos ajudam a calibrar o poder de predição de cada uma das partes do desenho”, explicou Souillard-Mandar. “Graças a isso, pudemos extrair milhares de características do processo de desenho que dão pistas sobre o estado cognitivo de cada pessoa e nossos algoritmos ajudam a determinar quais deles farão previsões mais confiáveis”.

Quando a memória está afetada, o período de reflexão se alonga

As diferentes desordens se revelam de formas distintas no teste do relógio. Por exemplo, enquanto é normal que os adultos sãos passem mais tempo pensando do que desenhando, quando a memória está afetada o período de reflexão se alonga. Por outro lado, no caso do Parkinson, os doentes tendem a precisar de mais tempo para desenhar os relógios que, por sua vez, tendem a ser menores, sugerindo um esforço maior para realizar a tarefa. Essas considerações poderiam se perder no teste tradicional, já que, em muitas ocasiões, o médico não vê detalhadamente como o paciente realiza o desenho, mas somente o resultado final.

Esse trabalho permite não só diagnosticar melhor uma série de patologias muito graves para aqueles que as sofrem, mas oferece também um grande avanço na hora de automatizar processos que podem ser tediosos e pouco eficientes quando feitos por humanos. Uma vez conseguido o propósito inicial de demonstrar a eficácia de seu método, a equipe científica pode começar a desenvolver um sistema simples que permita tantos aos neurologistas como aos não especialistas utilizar essa tecnologia nos hospitais e centros de saúde.

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