Equipe de pesquisadores está usando inteligência artificial para identificar doença de Alzheimer até seis anos antes do diagnóstico.
Pesquisadores da University of California San Francisco programaram um algoritmo de aprendizado automático que pode prever sinais de Alzheimer em seu estágio inicial, cerca de seis anos antes de um diagnóstico clínico comum.
A vantagem é justamente a possibilidade da intervenção médica precoce. Como não existe uma cura efetiva para o Alzheimer, o tratamento com remédios específicos pode ajudar a conter a progressão da doença.
Como o tratamento precoce é de extrema importância, pesquisadores de todo mundo estão constantemente em busca de maneiras de diagnosticar a doença o mais cedo possível.
“Uma das dificuldades com a doença de Alzheimer é que, quando todos os sintomas clínicos se manifestam e podemos fazer um diagnóstico definitivo, muitos neurônios já morreram, tornando-se essencialmente irreversíveis”, diz Dr. Jae Ho Sohn, residente do Departamento de Radiologia e Imagens Biomédicas da UC San Francisco em comunicado no site oficial da instituição.
Como funciona
Dr. Sohn combinou neuroimagem com aprendizado automático para tentar prever se um paciente desenvolveria ou não a doença de Alzheimer quando apresentasse um déficit de memória. De acordo com ele, este seria o melhor momento para intervir.
O procedimento utilizado foi a tomografia por emissão de pósitrons para medir o nível de moléculas como a glicose no cérebro. Isso porque à medida que as células cerebrais adoecem e morrem, elas usam menos glicose como combustível.
Entretanto, como o Alzheimer é um distúrbio progressivo lento, as alterações na glicose são muito sutis e difíceis de detectar a olho nu. Pensando nisso, a equipe aplicou o algoritmo de inteligência artificial para ajudar a encontrar essas alterações.
“Esta é uma aplicação ideal de aprendizado profundo, porque o algoritmo é forte em encontrar processos muito sutis, mas difusos. Já os radiologistas humanos são importantes para identificar pequenas descobertas focais como um tumor no cérebro, mas lutamos para detectar mudanças globais mais lentas”, diz Dr. Sohn.
Como foi feito
Para treinar o algoritmo, Dr. Sohn utilizou imagens da Iniciativa de Neuroimagem da Doença de Alzheimer, um banco de dados norte-americano com dados de pacientes que foram diagnosticados com a doença.
Eventualmente, o algoritmo começou a aprender sozinho quais recursos são importantes para prever o diagnóstico da doença de Alzheimer e quais não são.
O algoritmo identificou corretamente 92% dos pacientes que desenvolveram a doença de Alzheimer no primeiro teste e 98% no segundo. Além do mais, fez essas previsões corretas em média 75,8 meses – um pouco mais de seis anos – antes que o paciente recebesse o diagnóstico final.
O pesquisador afirma que o próximo passo é testar o algoritmo com de dados maiores e mais diversificados, coletados em diferentes hospitais e países.
De acordo com Dr. Sohn, se o algoritmo puder resistir a esses testes, ele pode ser empregado quando um neurologista atende um paciente em uma clínica de memória como uma ferramenta preditiva e diagnóstica para a doença de Alzheimer.
