Desenvolvido em colaboração com o Hospital de São João, no Porto, as faculdades de Medicina e de Engenharia da Universidade do Porto e o Instituto Politécnico de Bragança, este projeto surge num contexto em que a Organização Mundial da Saúde (OMS) estima que existam 35,6 milhões de pessoas com doença de Alzheimer (DA) no mundo, sendo que o número tende a duplicar até 2030 e a triplicar até 2050.
A tecnologia Neuro SDR, que usa inteligência artificial para apoiar a análise de exames de diagnóstico, foi testada em 38 pacientes do serviço de Neurologia do Hospital de São João, no Porto. Pedro Miguel Rodrigues, investigador do Centro de Biotecnologia e Química Fina da Escola Superior de Biotecnologia (CBQF/ESB/UCP) da Católica no Porto, explica que "criámos um algoritmo que utiliza como fonte de informação 19 elétrodos que captam tensões elétricas que, num adulto, variam entre 30 e 50 milivolts, num espaço temporal de 30 e 45 minutos".
O Neuro SDR segue a crescente tendência de uso de inteligência artificial para apoiar médicos na análise de exames de diagnóstico. Análise de ressonâncias magnéticas, radiografias ou até análises de sangue já começaram a beneficiar destas ferramentas, mas no Neuro SDR a análise incide sobre a atividade elétrica captada pelos eletroencefalogramas (EEG).
Como funciona?
Os elétrodos estão numa touca que é colocada pelo médico ao utente. Essa touca está ligada a uma interface que pode ser acedida através de computador, que capta a informação e no espaço de cerca de cinco segundos a torna visível no ecrã.
Em comunicado, Pedro Miguel Rodrigues refere que "um diagnóstico precoce abre portas para melhores resultados ao nível das terapias, mas também constitui um poderoso auxiliar em questões relacionadas com a salvaguarda da integridade pessoal e financeira dos portadores de Alzheimer, assim como em assuntos relacionados com profissões de risco e cartas de condução, por exemplo".
Este projeto conta com mais de seis anos de desenvolvimento, permitindo contornar a difícil deteção desta patologia, aperfeiçoar algoritmos e desvendar o desenvolvimento da doença em diagnósticos primeiramente inconclusivos.
"A solução criada incorpora um algoritmo de inteligência artificial com uma capacidade de precisão de diagnóstico a rondar os 98% para casos assintomáticos e/ou precoces da doença. E, por conseguinte, estamos numa fase em que precisamos de parceiros para conseguirmos que o protótipo saia do laboratório e possa ser disponibilizado em larga escala", conclui Pedro Miguel Rodrigues.
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