Doença de Parkinson: sistema de inteligência artificial deteta sinais em desenhos

Os sinais de alerta da doença de Parkinson parecem estar por toda a parte. Os cientistas já encontraram pistas sobre o aparecimento da doença no cabelo, no sangue e até no cerúmen das pessoas.

A forma como uma pessoa fala, a sua saúde mental e mesmo o local onde vive apresentam diferentes associações com esta doença, que afeta o movimento e o controlo muscular.

Apesar do potencial destes sinais, o diagnóstico formal da doença de Parkinson continua a depender sobretudo de avaliações clínicas. Considerada a doença neurológica com o crescimento mais rápido no mundo em termos de incapacidade e morte, é também difícil de diagnosticar precocemente devido à falta de biomarcadores definitivos e facilmente acessíveis.

Um conceito de teste descrito na revista Discover Computing poderá, contudo, abrir um novo caminho. Num estudo, investigadores na Índia desenvolveram um sistema baseado em inteligência artificial (IA) capaz de detetar a doença de Parkinson com uma precisão notável, a partir da forma como as pessoas realizaram um simples teste de desenho.

Desenhos e sinais da doença de Parkinson

A análise da escrita manual e do desenho é encarada como uma ferramenta não invasiva promissora para o rastreio futuro da doença. Os cientistas recorrem cada vez mais à IA para identificar sinais de doenças neurodegenerativas a partir de indícios subtis na escrita e no desenho.

Na experiência, conduzida pelo primeiro autor e cientista informático Ishan Ayus, da Universidade Siksha 'O' Anusandhan, os investigadores utilizaram dados de um estudo anterior sobre a doença de Parkinson realizado no Brasil, com 66 participantes.

Desse conjunto faziam parte 31 pessoas com Parkinson e 35 controlos saudáveis. Os participantes realizaram exercícios de desenho com uma caneta inteligente biométrica, que registava as imagens desenhadas e, ao mesmo tempo, os sinais dos movimentos da mão.

Nos testes, traçaram dois tipos de figuras: espirais e meandros, estes últimos formados por linhas contínuas e angulares.

Como a inteligência artificial analisou os desenhos

Ayus e os restantes investigadores introduziram depois as imagens e os dados dos sensores da caneta em vários sistemas de aprendizagem profunda. Cada modelo avaliou as irregularidades espaciais nas espirais e nos meandros, além de analisar diferenças subtis no controlo motor e na coordenação da mão registadas pela caneta.

Os dados foram em seguida processados por um algoritmo chamado SNAKE, que ponderou as avaliações dos vários modelos de IA antes de determinar se cada desenho tinha sido feito por uma pessoa com Parkinson ou por um controlo saudável.

Segundo os investigadores, esta abordagem multimodal supera vários outros sistemas de IA anteriormente utilizados para detetar Parkinson através de testes de escrita e desenho. O sistema identificou corretamente os padrões de meandros com uma precisão de 98,95% e os de espirais com uma precisão de 97,74%.

A equipa atribui os resultados às capacidades do algoritmo SNAKE, que equilibra as previsões dos diferentes sistemas de aprendizagem profunda através de um modelo ponderado pela precisão, e aos dois tipos de medição fornecidos pelas canetas inteligentes.

«As imagens traçadas à mão fornecem características espaciais das irregularidades do traço, das distorções provocadas pelo tremor e dos desvios de forma», escrevem os investigadores.

«Em contrapartida, os sinais da escrita recolhidos por sensores captam o comportamento motor ao longo do tempo, incluindo flutuações de velocidade, inconsistências na pressão e défices de coordenação.»

Limites do teste para a doença de Parkinson

Os investigadores reconhecem que o pequeno conjunto de dados, com apenas 66 pessoas, não representa com rigor a diversidade clínica da doença de Parkinson em populações maiores. Por isso, consideram que os resultados devem ser entendidos como um sinal do potencial da sua abordagem, e não como prova definitiva da sua eficácia no diagnóstico.

Ainda assim, o estudo estabelece um novo patamar promissor para a deteção de Parkinson através deste tipo de métodos. Se for validado em ensaios clínicos de maior dimensão, a equipa acredita que o processo poderá desempenhar um papel muito necessário para facilitar o diagnóstico da doença.

«No conjunto, o estudo mostra o papel crescente da IA no rastreio precoce e acessível de doenças neurológicas, apoiando a transição em curso para cuidados de saúde preventivos e de precisão», escreve a equipa.

«A abordagem proposta poderá vir a contribuir para o rastreio neurológico não invasivo, de baixo custo e acessível à distância, bem como para o apoio à decisão clínica.»

Os resultados foram publicados na revista Discover Computing.

Este artigo foi verificado e editado por Clare Watson. Embora nos orgulhemos do nosso processo, somos apenas humanos. Se detetar algum erro, agradecemos que nos informe.