O mal de Alzheimer afeta dezenas de milhões de pessoas no mundo. Segundo a Organização Mundial da Saúde, ele é responsável por entre 60% e 70% dos casos de demência. Mesmo assim, a doença tem um diagnóstico bastante difícil — não existe um exame específico que aponte a patologia, e a confirmação se dá basicamente por exclusão.

Isso, porém, pode mudar em breve: cientistas da Universidade da Califórnia em Berkeley foram capazes de treinar uma inteligência artificial para detectar a doença em exames de imagem realizados anos antes de um diagnóstico clínico.

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O estudo envolveu o Departamento de Radiologia e Biomedicina por Imagem e o grupo de Big Data em Radiologia da instituição. As conclusões foram publicadas em um artigo no periódico Radiology. Os pesquisadores treinaram um algoritmo de aprendizagem profunda (deep learning) para medir a absorção de glicose em regiões específicas no cérebro, bem como apontar mudanças nesse indicador de atividade metabólica.

Para conseguir saber como isso ocorre, é realizado um exame chamado FDG-PET scan. PET scan é um tipo de tomografia — a sigla significa “tomografia por emissão de pósitrons”; já FDG é um tipo radioativo de glicose que é injetado no paciente antes do exame, o que torna possível observar a absorção desse nutriente pelo corpo humano.

Os cientistas usaram mais de 2.000 exames de imagem de 1.002 pacientes de um banco de dados da Iniciativa de Neuroimagem do Mal de Alzheimer. A inteligência artificial foi treinada usando 90% dos exames, enquanto 10% foram separados para validação.

Em um conjunto de 40 exames de 40 pacientes, o algoritmo foi capaz de diagnosticar com 100% de precisão os casos de Alzheimer e descartou o diagnóstico corretamente em 82% dos pacientes que não desenvolveram a condição. Um grupo de especialistas, para comparação, acertou 57% dos diagnósticos e descartou corretamente 91% dos casos.

Mais importante do que diagnosticar corretamente é a antecipação — os diagnósticos dados pela IA se baseavam em exames que eram em média de seis anos antes da avaliação final que determinou a doença.

“Se diagnosticamos a doença de Alzheimer quando todos os sintomas se manifestam, a perda de volume cerebral é tão significativa que é tarde demais para intervir”, diz Jae Ho Sohn, coautor do estudo. Um diagnóstico antecipado pode ajudar a intervir e diminuir sintomas debilitantes, como a perda de memória e a capacidade cognitiva como um todo.

Os autores, no entanto, advertem que a nova técnica ainda está em seus primeiros passos e que o grupo de teste ainda é pequeno demais. No entanto, o trabalho abre caminhos para novos treinamentos de inteligências artificiais para lidar com outros biomarcadores da doença. É uma esperança para ajudar no combate a um mal que afeta tanta gente no mundo.

[Engadget, VentureBeat]