IA pode ajudar a identificar doenças degenerativas através de expressões faciais

Pesquisadores contam com a ajuda da inteligência artificial para identificar padrões de paralisia facial que podem indicar doenças neurodegenerativas, como a esclerose lateral amiotrófica (ELA).

A ELA causa fraqueza muscular que avança progressivamente, tendo como uma das consequências a paralisia motora irreversível, que afeta também os músculos do rosto.

Em estudo publicado na revista científica Digital Biomarkers, o brasileiro Guilherme Oliveira e seus colegas utilizaram a ferramenta para analisar vídeos de pessoas com ELA e indivíduos saudáveis realizando expressões faciais. Os movimentos eram simples, como sorrir, levantar a sobrancelha ou assoprar uma vela, mas já puderam munir o banco de dados da IA para identificar sinais sutis de paralisia facial.

“Não é algo para substituir os exames tradicionais, é para ajudar a identificar [a doença] e para monitorar o progresso, sempre auxiliando um médico”, explica Oliveira, que iniciou o estudo durante o doutorado na Universidade Estadual Paulista (Unesp) e atualmente trabalha no Instituto Real de Tecnologia de Melbourne (RMIT), na Austrália.

Diagnóstico precoce

Atualmente, a ELA é diagnosticada por meio de uma série de exames e costuma se manifestar conforme o envelhecimento – por isso, é mais comum entre os 55 e 75 anos de idade, mas é uma condição rara.

Além dos músculos do rosto, a doença afeta também aqueles responsáveis pelo movimento de pernas, braços, mastigação, deglutição e respiração e, por isso, tende a levar o paciente à morte.

Como é uma doença sem cura, o tratamento busca maximizar a função muscular do paciente para promover qualidade de vida. Assim, o registro periódico das imagens poderia auxiliar na percepção do avanço da ELA ao menos nos sintomas que afetam o rosto, o que pode embasar ajustes no acompanhamento.

A ferramenta também pode ser útil no diagnóstico precoce, o que é importante para pacientes com ELA, segundo Diogo Haddad, neurologista do Hospital Alemão Oswaldo Cruz e presidente da Comissão de Inovação e Tecnologia da Academia Brasileira de Neurologia.

“Obviamente a inteligência artificial nunca vai substituir o médico, dada a complexidade do cérebro, mas ela com certeza é um ponto importante para pensarmos em como avaliar esses pacientes cada vez mais precocemente”, diz.

Aplicação em outros casos

Oliveira ressalta que o estudo é um projeto-piloto da ferramenta e que pesquisas envolvendo o uso de imagens e IA precisam ser testadas em uma população ampla, já que a ferramenta deve aprender as possíveis diferenças em expressões faciais de pessoas de faixas etárias e etnias distintas.

Por enquanto, o método foi testado por 22 pessoas, metade delas com ELA e todas com idade próxima aos 60 anos.

Além da ampliação das análises referentes à esclerose, o grupo tem trabalhado na identificação de sinais de outros problemas de saúde. Os pesquisadores já testaram a ferramenta em casos de acidente vascular cerebral (AVC), com sucesso em detectar os danos que o problema pode causar aos movimentos da face.

Nesse caso, a ideia dos cientistas é que a IA ajude socorristas e paramédicos no atendimento de urgência, como uma triagem da extensão do problema.

O grupo está analisando ainda o uso da ferramenta em pacientes com doença de Parkinson, que também tem como um dos sintomas físicos a paralisia de músculos da face. Assim como nos casos de ELA, o método com IA pode ajudar a monitorar o avanço da doença.

“A ideia é agregar. As doenças neurodegenerativas são multi sintomáticas, e esse trabalho foca principalmente nos sinais de paralisia [da face], o que pode acontecer antes ou depois [de outros sintomas]”, destaca Oliveira.

O pesquisador espera, futuramente, expandir os testes para públicos mais amplos para que a capacidade de análise da inteligência artificial fique mais precisa e identifique padrões específicos de diversas doenças.

Para Haddad, do Oswaldo Cruz, o Brasil está crescendo muito na área de inovação e tecnologia, e o novo estudo reflete isso. Ele destaca também que a proposta da pesquisa está bem estabelecida e que encontrar padrões da face para avaliar doenças neurológicas fará parte do processo diagnóstico em um futuro não tão distante.

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