Pesquisadores da Universidade de Boston desenvolveram um algoritmo de inteligência artificial (IA) capaz de prever a progressão do comprometimento cognitivo leve (MCI) para a doença de Alzheimer com impressionante precisão.
O estudo, publicado em junho na revista Alzheimer’s & Dementia (artigo científico), utilizou gravações de áudio transcritas de 166 indivíduos com MCI, com idades entre 63 e 97 anos. O algoritmo de machine learning foi treinado para identificar padrões de fala associados ao desenvolvimento da doença de Alzheimer nos próximos seis anos.
De um total de 166 participantes com MCI, 90 desenvolveram Alzheimer. O algoritmo, utilizando dados de fala, conseguiu prever com 78,5% de precisão quem, entre este grupo, iria desenvolver a doença. Outros fatores, como idade e sexo autodeclarado, foram incluídos na análise para gerar uma pontuação preditiva final.
Segundo o cientista da computação Ioannis Paschalidis, da Universidade de Boston, “Você pode pensar na pontuação como a probabilidade de alguém permanecer estável ou fazer a transição para a demência”. Ele complementa: “Nós queríamos prever o que aconteceria nos próximos seis anos – e descobrimos que podemos fazer essa previsão com confiança e precisão relativamente boas. Isso mostra o poder da IA.”
A detecção precoce é crucial, pois, embora não exista cura para a doença de Alzheimer, existem tratamentos que podem ajudar a gerenciá-la. A detecção precoce permite a intervenção terapêutica mais rápida e também proporciona mais oportunidades para pesquisas e o desenvolvimento de tratamentos mais eficazes. Além disso, indivíduos com alto risco de desenvolver a doença podem participar de testes clínicos.
A facilidade de aplicação do teste é uma grande vantagem. Não requer equipamentos especializados, apenas uma gravação de áudio, podendo até ser feita por meio de um aplicativo de smartphone no futuro. Paschalidis destaca a importância da previsão: “Se você pode prever o que vai acontecer, tem mais oportunidade e janela de tempo para intervir com medicamentos e, pelo menos, tentar manter a estabilidade da condição e prevenir a transição para formas mais graves de demência.”
Apesar da alta precisão obtida, os pesquisadores acreditam que a precisão do algoritmo pode ser ainda melhorada com gravações de áudio de maior qualidade. A análise de dados mais limpos pode levar a uma compreensão mais profunda de como a doença afeta os indivíduos em seus estágios iniciais, bem como explicar a variabilidade na progressão da doença a partir do MCI.
Paschalidis conclui: “Esperamos, como todos esperam, que mais e mais tratamentos para a doença de Alzheimer sejam disponibilizados.”
A pesquisa anterior da equipe, que treinou um modelo usando gravações de voz de mais de 1.000 indivíduos para detectar com precisão o comprometimento cognitivo, foi um passo fundamental para este desenvolvimento. Esse trabalho anterior também serviu de base para o refinamento do algoritmo atual.
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