Cientistas utilizam inteligência artificial para diagnóstico precoce de Parkinson

A doença de Parkinson é um distúrbio neurológico degenerativo do sistema nervoso central. É uma enfermidade crônica e progressiva, que causa o aumento gradual de tremores, lentidão dos movimentos, entre outros sintomas. De acordo com dados da Organização Mundial da Saúde (OMS), 1% da população global tem a patologia. Como qualquer outra doença, a descoberta prévia do Parkinson, que não tem cura, pode ser um fator primordial para bons resultados nos tratamentos. Para ajudar pessoas acometidas pela doença, o pesquisador natural de Remanso, Bruno Fonseca, com a participação de outros cientistas, desenvolveu uma pesquisa sobre o diagnóstico precoce de Parkinson por inteligência artificial. O estudo utilizou uma base de dados pública que contém sinais de eletroencefalograma de indivíduos com a Doença de Parkinson (DP) e de indivíduos sem a enfermidade. “Nesses sinais, foram utilizadas ferramentas matemáticas, nesse caso, Hjorth features, para extrair biomarcadores da doença que, em conjunto com técnicas de inteligência artificial (IA), permitiram realizar a identificação automática dos pacientes”, explica Bruno Fonseca. Segundo o pesquisador, o estudo gerou resultado promissor para o descobrimento precoce da patologia. “Foi possível alcançar uma acurácia acima de 89% na identificação dos indivíduos portadores da DP. Também foi possível inferir que os lóbulos parietal, frontal, central e occipital foram as regiões do cérebro mais significativas para distinguir os pacientes dos indivíduos de controle, ou seja, pessoas sem Parkinson. O trabalho desenvolvido traz a novidade do uso da Hjorth features como biomarcadores da doença, que, até onde sabemos, ainda não havia sido explorado no meio científico”. Para Bruno, mestre em ciências da saúde e biológicas, o trabalho contribui no desenvolvimento de uma técnica de diagnóstico da doença que não dependa apenas dos sintomas motores. “Isso é algo importante, uma vez que esse tipo de sintoma se apresenta quando a doença já se encontra num estágio avançado. No momento, o grupo de pesquisa busca novas técnicas que possam obter uma melhora no sistema proposto, utilizando novas ferramentas matemáticas e novos modelos de IA para extrair características dos sinais”. A pesquisa conta com o apoio da Universidade Federal do Vale do São Francisco (Univasf). Além de Bruno, a equipe conta com a participação de Ana Beatriz Rodrigues, Carolline Angela, Giovanni Guimarães, Ivani Brys e Rodrigo Pereira.