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| Imagem: Reamp |
De acordo com o que descreve um novo estudo publicado na revista Radiology, a tecnologia de inteligência artificial já consegue analisar imagens do cérebro com precisão a ponto de identificar sinais de Alzheimer anos anos de um diagnóstico.
Identificar a doença antecipadamente é essencial pois os tratamentos e intervenções para o controle de seu avanço são mais eficazes no início do curso da doença — após sua manifestação, a degeneração é rápida. Contudo, diagnosticar Alzheimer precocemente é um desafio e tanto para a comunidade médica. A pesquisa em questão liga o processo da doença a mudanças no metabolismo, como é o caso da captação de glicose em certas regiões do cérebro, sendo que tais mudanças são difíceis de reconhecer.
É aí que entra a tecnologia da IA com deep learning, em que as máquinas aprendem por meio de exemplos reais e conseguem encontrar mudanças sutis no metabolismo cerebral a fim de prever a doença de Alzheimer. Os pesquisadores treinaram o algoritmo a partir de tomografias cerebrais específicas, que mostram a captação de glicose.
A equipe, então, usou dados da Iniciativa de Neuroimagem da Doença de Alzheimer (ADNI), que é um grande estudo focado em ensaios clínicos para melhorar a prevenção e tratamento da doença. O estudo abriga mais de 2.100 imagens cerebrais de mais de mil pacientes, com 90% desse montante de informações sendo usado pelo algoritmo em seu processo de aprendizagem.
Então, os pesquisadores testaram seu algoritmo em exames de 40 pacientes que não fizeram parte do estudo do ADNI, com a IA alcançando 100% de sensibilidade na detecção da doença em média seis anos antes do diagnóstico final. E, ainda que sejam necessários mais testes para determinar uma taxa de acerto válida proporcionalmente falando, os autores do estudo acreditam que seu algoritmo seja uma ferramenta útil para complementar o trabalho de radiologistas e bioquímicos, fornecendo uma oportunidade para terapias precoces.
Fonte: Canaltech - Por Patrícia Gnipper
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