Geral A inteligência artificial pode prever o Alzheimer anos antes da doença começar
Por Redação O Sul | 7 de novembro de 2018
O Alzheimer é uma doença degenerativa, sem cura, mas que tem a evolução desacelerada quando descoberta nos primeiros estágios. Pensando nisso, pesquisadores do Departamento de Radiologia e Imagem Biomédica da UCSF (Universidade da Califórnia em São Francisco), decidiram aplicar modernas técnicas de inteligência artificial para o diagnóstico precoce da condição. O foco foi a detecção de mudanças no metabolismo, expressadas pela absorção de glicose em algumas regiões do cérebro, alteração difícil de ser percebida por humanos, mas não pelas máquinas.
“Diferenças nos padrões de absorção de glicose no cérebro são muito sutis e difusas”, explicou Jae Ho Sohn, coautor do estudo publicado na edição desta semana da revista “Radiology”. “As pessoas são boas em encontrar biomarcadores específicos de doenças, mas mudanças metabólicas representam processos mais globais e sutis.”
Além de Sohn, participaram do estudo o seu colega Benjamin Franc, também da UCSF, e o estudante Yiming Ding, do grupo de pesquisa de Big Data em Radiologia, na Universidade da Califórnia em Berkeley. Os pesquisadores aplicaram técnicas de aprendizagem profunda — treinamento de computadores para tarefas humanas, como reconhecimento de fala e identificação de imagens — para treinar um algoritmo a analisar exames de tomografia por emissão de pósitrons 18F-fluorodesoxiglicose.
No exame, o paciente recebe injeção do radiofármaco fluorodesoxiglicose, e o tomógrafo mede a sua absorção nas células cerebrais, um indicador de atividade metabólica. Os pesquisadores tiveram acesso ao banco de dados do grupo Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative, com 2.109 exames de 1.002 pacientes. O algoritmo foi treinado com 90% dos dados, e testado com os 10% restantes. Testes separados foram realizados em outros 40 pacientes, que passaram por exames entre 2006 e 2016, comparando os resultados da inteligência artificial com diagnósticos dados por especialistas.
Nestes, a inteligência artificial foi capaz de diagnosticar o Alzheimer em 100% dos casos, e determinar com precisão de 82% os pacientes sem a doença. E os resultados foram alcançados com exames realizados, em média, seis anos antes de a doença ser diagnosticada. Em comparação, o grupo de médicos, analisando os mesmos exames, identificou o Alzheimer em apenas 57% dos casos.
“Nós ficamos muito satisfeitos com a performance do algoritmo. Ele foi capaz de prever todos os casos que avançaram para a doença de Alzheimer”, avaliou Sohn. “Se nós diagnosticamos o Alzheimer quando todos os sintomas já se manifestaram, o volume de perda cerebral é tão significativo que não há mais tempo para intervenção. Se pudermos detectar mais cedo, existe uma oportunidade para os médicos buscarem melhores formas para desacelerar ou até cessar o progresso da doença.”
A comunidade científica recebeu os resultados com um misto de empolgação e cautela. Como ressaltado pelos pesquisadores no estudo, trata-se de um experimento em estágio inicial, com a análise de um universo pequeno de casos, mas com potencial para ser escalado.
“Este é o tipo exato de tarefa para a inteligência artificial: encontrar padrões em dados”, comentou Noel Sharkey, professor de Inteligência Artificial e Robótica na Universidade de Sheffield. “Apesar de o tamanho das amostras e o conjunto de dados serem relativamente pequenos, os resultados são tão promissores que valem um estudo muito maior.”
Por outro lado, Derek Hill, professor de Imagens Médicas na Universidade College London, recomendou cautela. Mesmo reconhecendo que os padrões atuais de diagnóstico são falhos, realizados por profissionais avaliando testes de memória e conversas, o algoritmo apresentado foi treinado com um conjunto de dados limitado, que já exclui muitos casos de com problemas no diagnóstico. Além disso, o exame não avalia as moléculas afetadas pela doença nem inclui teste de memória.
“A qualidade do diagnóstico é pobre, mas em muitos casos as consequências são relativamente pequenas, porque existem poucas opções de tratamento e nenhuma droga para frear ou desacelerar a doença”, ponderou Hill. “Quando novos tratamentos efetivos estiverem disponíveis, diagnósticos de alta qualidade serão mais importantes e serão usados para identificar quais pacientes irão se beneficiar dos tratamentos, que provavelmente serão caros e com efeitos colaterais significativos.”
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