A medicina é uma área muito impactada pela inteligência artificial, a otimização das rotinas relacionadas à saúde são indiscutíveis, a despeito dos riscos. Com essa tecnologia, estamos diante de uma nova perspectiva relacionada ao mal de Alzheimer.
A relação do declínio cognitivo leve com o mal de Alzheimer
O Comprometimento Cognitivo Leve (CCL), é basicamente o estágio de abertura para a doença de Alzheimer (DA). Nesse estágio, existem falhas na memória e no raciocínio, mas ainda assim a pessoa consegue manter as atividades do dia a dia.
O CCL tem duas “categorias”: a amnésica e a não amnésica. No CCL amnésico, a pessoa leva um baque maior na memória, enquanto as outras habilidades cognitivas (como planejar ações e entender linguagem) se apresentam um pouco melhores.
A maioria das pessoas que têm CCL acaba evoluindo para a doença de Alzheimer, e as chances aumentam ainda mais se o CCL for do tipo amnésico. Cerca de 20% das pessoas com CCL amnésico avançam para a DA todo ano. A situação é séria.
A evolução da medicina para diagnóstico de Alzheimer
O diagnóstico precoce é uma premissa para a medicina. A questão é: como fazer isso no caso do Alzheimer? A resposta pode estar em biomarcadores confiáveis, não invasivos e fáceis de encontrar. Esses biomarcadores seriam uma espécie de indicador, algo que poderia ajudar a identificar o CCL antes que ele evolua para a DA.
Essa é a boa notícia: Pesquisadores desenvolveram um modelo de aprendizagem de máquina inovador que identifica características únicas em imagens da retina para distinguir o funcionamento cognitivo normal do funcionamento que aponta um comprometimento cognitivo leve, o que antes era impossível.
A equipe da Duke Health (Universidade Duke) já tinha criado um modelo parecido para identificar pacientes com diagnóstico de Alzheimer, mas esse novo modelo representa a primeira aplicação de imagens retinianas através da tomografia de coerência óptica e angiografia (OCT/OCTA) para identificar precocemente sinais de declínio cognitivo que podem evoluir, levando à demência de Alzheimer.
O novo modelo com inteligência artificial foi publicado na revista Ophthalmology Science e aponta para um método não invasivo e barato para uma medicina preventiva. Nesta publicação, a Universidade Duke aponta que esse aprendizado de máquina tem uma sensibilidade de 79% e especificidade de 83% para fazer essa distinção entre os indivíduos.
Antes, as imagens da retina só mostravam estágios mais avançados, agora, sendo possível identificar anomalias mais leves do sistema cognitivo, surge um alerta precoce do que pode ser precursor de Alzheimer. Não é um diagnóstico da doença, mas chama atenção para a necessidade de um acompanhamento mais minucioso da evolução do comprometimento cognitivo.
É importante ressaltar que esse é um passo significativo, principalmente se considerarmos que novas terapias para a doença de Alzheimer podem se tornar disponíveis em breve. Com esse tipo de tecnologia, seria possível identificar esses pacientes de forma não invasiva e menos custosa.
A ciência avança a passos largos, mas ainda estamos em uma corrida contra o tempo quando se trata de doenças como o Alzheimer.
Inteligência Artificial na medicina
A inteligência artificial é importante, não tem como negar. Dá pra imaginar? Usar uma simples imagem do olho para identificar precocemente sinais de uma doença tão séria quanto Alzheimer? Isso é literalmente a ciência transformando a maneira como vemos a saúde.
Clicando aqui, você pode conferir o que especialistas da área dizem sobre a inteligência artificial aliada à medicina.
A inteligência artificial e a medicina andam juntas. Criação de novos medicamentos, redução na espera de tratamentos, diagnósticos precoces, predições, testes mais rápidos e até acesso a informações mais confiáveis são exemplos de uso dessa nova tecnologia, garantindo mais precisão, eficiência e rapidez para a área da saúde.
Ainda que existam muitas controvérsias, a aplicação da inteligência artificial na medicina não pode ser ignorada. Os problemas existem, mas os inúmeros benefícios apontam a necessidade de superar os desafios para que essa tecnologia sirva como aliada dos médicos na missão de salvar mais vidas.
Fonte: Neuroscience News
