A IA mostrou avanços para lidar com Doença de Parkinson. Usando aprendizado de máquina, pesquisadores previram com precisão o declínio cognitivo dos pacientes. Eles combinaram dados demográficos, clínicos e genéticos, treinando o modelo com uma série de características, compararam as pontuações dos pacientes ao longo do tempo e o resultado foi impressionante!
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Se você já conheceu alguém com Doença de Parkinson (DP), provavelmente está familiarizado com seus sintomas físicos desafiadores. No entanto, além dos tremores e desafios de movimento, há outro lado que muitas vezes é esquecido: o declínio cognitivo, que é tão significativo e impactante quanto seu equivalente físico, causando mudanças monumentais no processamento de informações, atenção e memória.
É comum que se associe a doença às suas manifestações físicas, mas o aspecto cognitivo pode ser igualmente debilitante, senão mais. Por isso, abordá-lo precocemente pode melhorar drasticamente os resultados dos pacientes. E a IA vem para ajudar nesse sentido.
Um estudo recente publicado pela Nature tratou de prever o declínio cognitivo através de aprendizado de máquina, utilizando informações do banco de dados Parkinson’s Progression Markers Initiative, relativas a 213 pacientes com DP, média de idade em torno de 61,5 anos (e uma maioria masculina de 63,8%).Para melhores resultados, os pesquisadores usaram um coquetel de resultados de testes clínicos, marcadores de líquido cefalorraquidiano (LCR), imagens cerebrais por ressonância magnética, genética e mais. Até detalhes básicos como idade e sexo desempenharam um papel.
No estudo, eles utilizaram o MoCA (Avaliação Cognitiva de Montreal), um pequeno teste que dura cerca de dez minutos que ajuda a identificar problemas leves na capacidade de pensar e lembrar. Esse teste analisa várias habilidades do cérebro, como atenção, memória, linguagem e até mesmo habilidades visuais e de cálculo, se mostrando um método confiável. A diferença nas pontuações entre os dois momentos deu uma imagem clara da progressão ou regressão cognitiva.
A IA foi treinada para utilizar a grande variedade de dados em um fluxo que pudesse ser eficiente, buscando padrões da Doença de Parkinson e prevendo resultados. O aprendizado de máquina funcionou incrivelmente bem, o erro médio absoluto foi de apenas 1,98 pontos, e com um valor R-quadrado(R2) de 0,63, as previsões foram impressionantemente precisas.
O erro médio absoluto é como a média de todos os pequenos erros nos palpites, para mais ou para menos, e o R-quadrado é uma forma de medir o quão bem um modelo se ajusta aos dados, e é determinado em um valor entre 0 e 1, onde valores mais próximos de 1 indicam que o modelo se ajusta bem.
Falando em declínio cognitivo, dá uma conferida como a IA também ajudou a apresentar novas perspectivas sobre o assunto no caso do Alzheimer. Clica aqui pra conferir!
Quais as perspectivas para o futuro da Doença de Parkinson?
Primeiro e acima de tudo, o estudo destaca o potencial fenomenal da IA através do aprendizado de máquina para a previsão de declínio cognitivo em pacientes com Parkinson. Os resultados sugerem que uma combinação de características clínicas, de imagem e genéticas pode, de fato, aprimorar essas previsões.
Imagine as implicações disso: Se pudermos prever com precisão o declínio cognitivo, podemos identificar precocemente os pacientes em risco, fornecendo uma janela valiosa para intervenções oportunas e quem sabe até mesmo interrompendo ou desacelerando o declínio.
Mas, como qualquer estudo, há limitações. Esta pesquisa em particular pode não ser generalizável em todos os aspectos, e a ausência de validação externa é uma restrição tangível. Um exemplo dessas limitações é que ele se baseou em um número não grande o suficiente de participantes e usou apenas um teste (o MoCA) para medir as mudanças na saúde mental.
Além disso, o modelo de computador que eles usaram não foi testado fora desse contexto e também não foram exploradas as razões biológicas por trás das mudanças na saúde mental em pacientes com Parkinson. No entanto, novos avanços podem alavancar dados longitudinais, explorar características adicionais e ampliar o escopo.
A IA, por meio do aprendizado de máquina, não é apenas um termo da moda, é uma ferramenta com implicações profundas no mundo real. A Doença de Parkinson é só uma das muitas doenças que podem estar diante de perspectivas otimistas para o futuro.
