{"id":34363,"date":"2022-09-20T12:34:45","date_gmt":"2022-09-20T15:34:45","guid":{"rendered":"https:\/\/jornalfatosenoticias.com.br\/?p=34363"},"modified":"2022-09-20T12:35:56","modified_gmt":"2022-09-20T15:35:56","slug":"inteligencia-artificial-alcanca-indice-superior-a-80-na-identificacao-da-doenca-de-parkinson","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/jornalfatosenoticias.com.br\/index.php\/2022\/09\/20\/inteligencia-artificial-alcanca-indice-superior-a-80-na-identificacao-da-doenca-de-parkinson\/","title":{"rendered":"Intelig\u00eancia artificial alcan\u00e7a \u00edndice superior a 80% na identifica\u00e7\u00e3o da doen\u00e7a de Parkinson"},"content":{"rendered":"\n

Estudo compara ferramentas digitais usadas em testes e identifica as mais eficazes. Desenvolvimento da tecnologia \u00e9 esperan\u00e7a para aperfei\u00e7oar precis\u00e3o no diagn\u00f3stico e no reconhecimento do est\u00e1gio da patologia<\/em><\/span><\/p>\n\n\n\n

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A doen\u00e7a de Parkinson \u00e9 conhecida por causar defici\u00eancias nas fun\u00e7\u00f5es motoras, que se revelam em sintomas como tremores, movimentos lentos, dificuldades para caminhar e desequil\u00edbrio. Mas a patologia tamb\u00e9m prejudica diversas fun\u00e7\u00f5es n\u00e3o motoras, ocasionando problemas para dormir ou ficar acordado, dores no corpo e dist\u00farbios sensoriais. Segundo estimativas da Organiza\u00e7\u00e3o Mundial da Sa\u00fade (OMS), em 2019, mais de 8,5 milh\u00f5es de pessoas sofriam com essa condi\u00e7\u00e3o no mundo inteiro. E, de forma preocupante, as incapacidades funcionais e mortes devido \u00e0 doen\u00e7a de Parkinson t\u00eam aumentado mais rapidamente do que as causadas por outras doen\u00e7as neurol\u00f3gicas, segundo a pr\u00f3pria OMS.<\/p>\n\n\n\n

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Apesar do alcance global da doen\u00e7a, n\u00e3o existem dados precisos sobre a quantidade de pessoas que sofrem dessa condi\u00e7\u00e3o no Brasil. A falta de dados dificulta uma an\u00e1lise do seu real impacto.
Uma das prov\u00e1veis causas para a falta de dados est\u00e1 na dificuldade de diagn\u00f3stico. Ainda hoje, o m\u00e9todo mais comum consiste na avalia\u00e7\u00e3o cl\u00ednica do paciente, por meio da an\u00e1lise dos sintomas que afetam sua habilidade motora, e pelo emprego de exames de resson\u00e2ncia magn\u00e9tica. Esta abordagem, por\u00e9m, dificulta a distin\u00e7\u00e3o entre a doen\u00e7a de Parkinson e outras condi\u00e7\u00f5es neurol\u00f3gicas degenerativas que gerem sintomas semelhantes, e muitas vezes resulta em erros de diagn\u00f3stico.<\/p>\n\n\n\n

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Segundo F\u00e1bio Augusto Barbieri, professor e pesquisador do Departamento de Educa\u00e7\u00e3o F\u00edsica da Faculdade de Ci\u00eancias da Unesp, campus de Bauru, e coordenador do Laborat\u00f3rio de Pesquisa em Movimento Humano (MOVI-LAB), a taxa de erro de diagn\u00f3stico \u00e9 cerca de 15%, um n\u00famero considerado alto para uma doen\u00e7a cada vez mais comum.<\/p>\n\n\n\n

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\u201cO \u00edndice de erro \u00e9 alto porque envolve uma avalia\u00e7\u00e3o cl\u00ednica. Ainda que os neurologistas usem crit\u00e9rios validados e sigam um check-list para estabelecer o diagn\u00f3stico, o processo envolve um componente subjetivo\u201d, diz Barbieri.<\/span><\/p><\/blockquote>\n\n\n\n

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Al\u00e9m disso, nos casos em que o diagn\u00f3stico \u00e9 positivo, os m\u00e9todos atuais tamb\u00e9m s\u00e3o pouco precisos para identificar qual o est\u00e1gio de desenvolvimento da doen\u00e7a de Parkinson. E isso se reflete na indica\u00e7\u00e3o do tratamento.<\/p>\n\n\n\n

\u201cSe a resson\u00e2ncia n\u00e3o for direcionada para o ponto onde est\u00e1 ocorrendo a degenera\u00e7\u00e3o da doen\u00e7a, ela tamb\u00e9m vai apresentar um erro. Normalmente, acredita-se que o processo degenerativo causado pela doen\u00e7a de Parkinson aconte\u00e7a nos g\u00e2nglios da base, mas ele pode afetar outras regi\u00f5es tamb\u00e9m\u201d, diz.<\/span><\/p><\/blockquote>\n\n\n\n

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Pensando na necessidade de encontrar m\u00e9todos mais precisos de diagn\u00f3stico e acompanhamento da condi\u00e7\u00e3o, pesquisadores do mundo inteiro t\u00eam voltado sua aten\u00e7\u00e3o para o uso das t\u00e9cnicas de machine learning.<\/em>
Tamb\u00e9m conhecido como Aprendizado de M\u00e1quina, o machine learning<\/em> \u00e9 um ramo da aplica\u00e7\u00e3o de Intelig\u00eancia Artificial (IA). Nestes sistemas, algoritmos s\u00e3o alimentados com dados de observa\u00e7\u00f5es, com quantidades e caracter\u00edsticas variadas. Os algoritmos empregam m\u00e9todos estat\u00edsticos para classificar e analisar os dados recebidos, com o objetivo de encontrar padr\u00f5es e identificar novas informa\u00e7\u00f5es. Aplicado \u00e0 medicina, o uso de machine learning <\/em>pode significar diagn\u00f3sticos mais precisos, possibilitando tratamentos mais efetivos.<\/p>\n\n\n\n

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Em agosto deste ano, Barbieri foi um dos autores do artigo \u201cMachine learning models for Parkinson\u2019s disease detection and stage classification based on spatial-temporal gait parameters<\/a>\u201d, publicado na revista Gait and Posture<\/em>. O objetivo do estudo foi testar diversas linguagens algor\u00edtmicas para identificar maior precis\u00e3o no diagn\u00f3stico da doen\u00e7a de Parkinson e na identifica\u00e7\u00e3o dos seus est\u00e1gios. A pesquisa foi realizada com pesquisadores da Universidade do Porto, em Portugal, e alunos de p\u00f3s-gradua\u00e7\u00e3o do Programa de Ci\u00eancias do Movimento que participam do MOVI-LAB, coordenado por Barbieri.<\/p>\n\n\n\n

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\u201cNosso principal objetivo foi usar vari\u00e1veis do andar do paciente para tentar determinar mais precisamente o diagn\u00f3stico da doen\u00e7a de Parkinson, ou seja, diferenciar quem tem a doen\u00e7a de quem n\u00e3o tem. Al\u00e9m disso, tamb\u00e9m quer\u00edamos verificar a progress\u00e3o da doen\u00e7a\u201d, diz o pesquisador.<\/span><\/p><\/blockquote>\n\n\n\n

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Sete anos de dados para avaliar
<\/span><\/strong>O diferencial do novo estudo est\u00e1 na observa\u00e7\u00e3o de vari\u00e1veis mais relacionadas ao chamado d\u00e9ficit da marcha, como a variabilidade do andar e a chamada assimetria. A variabilidade do andar diz respeito \u00e0s diferen\u00e7as na largura da passada. J\u00e1 a assimetria est\u00e1 relacionada ao espalhamento da doen\u00e7a. Estima-se que, em 95% dos casos, o problema surge apenas em um dos lados do corpo, que come\u00e7a ent\u00e3o a apresentar sintomas.<\/p>\n\n\n\n

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Os dados que embasaram o estudo foram coletados em um banco de dados do laborat\u00f3rio montado ao longo de sete anos com pesquisas realizadas com pacientes volunt\u00e1rios. Estas pessoas foram atendidas no projeto de extens\u00e3o Ativa Parkinson, tamb\u00e9m coordenado por Babieri. Para o artigo, foram agrupadas as vari\u00e1veis de interesse dos diferentes estudos com o objetivo de conseguir uma amostra grande.
Foram analisadas 126 pessoas, tanto pacientes diagnosticados com Parkinson como indiv\u00edduos neurologicamente sadios. Estes formaram o grupo de controle. <\/p>\n\n\n\n

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Captura de dados sobre a passada dos sujeitos estudados com sensores colocados no corpo (Foto: Jornal da Unesp)<\/span><\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

\u201cAtrav\u00e9s do grupo controle podemos verificar o que se espera para aquela idade em termos do desempenho do andar, a chamada linha de base. Assim, podemos comparar os pacientes doentes com aqueles do grupo controle e verificar os efeitos, tanto da doen\u00e7a, quanto das interven\u00e7\u00f5es\u201d, diz o professor.<\/span><\/p><\/blockquote>\n\n\n\n

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Outros dados medidos envolviam a largura, o comprimento, a dura\u00e7\u00e3o, a velocidade e a cad\u00eancia dos passos de cada indiv\u00edduo, al\u00e9m de informa\u00e7\u00f5es como o tempo em que cada pessoa ficou com um p\u00e9 no ch\u00e3o, e o tempo em que os indiv\u00edduos ficavam com ambos os p\u00e9s no ch\u00e3o. As informa\u00e7\u00f5es foram, ent\u00e3o, aplicadas em dois modelos diferentes de machine learning: <\/em>o primeiro voltado para o diagn\u00f3stico da doen\u00e7a de Parkinson e o segundo para a identifica\u00e7\u00e3o do est\u00e1gio da doen\u00e7a.<\/p>\n\n\n\n

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A partir desses dois modelos, foram analisados cinco algoritmos, intitulados Na\u00efve Baise (NB), Support Vector Machine (SVM), Decision Tree (DT), Random Forest (RF), Logistic Regression (LR) e Multilayer Perceptron (MLP), que foram os mais empregados em testes semelhantes anteriores.
Cada algoritmo era capaz de selecionar, entre os diversos par\u00e2metros selecionados, quais podem proporcionar uma an\u00e1lise mais precisa. O algoritmo Na\u00efve Bayes selecionou apenas quatro informa\u00e7\u00f5es: comprimento do passo, velocidade, largura e varia\u00e7\u00e3o da largura do passo. Com esses dados, a linguagem algor\u00edtmica alcan\u00e7ou uma precis\u00e3o de 84,6%, ao diagnosticar corretamente pessoas com a doen\u00e7a de Parkinson. Em compara\u00e7\u00e3o, o Random Forest escolheu doze informa\u00e7\u00f5es, sendo o comprimento do passo, a varia\u00e7\u00e3o de velocidade do passo e a velocidade do passo as mais importantes.<\/p>\n\n\n\n

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J\u00e1, ao identificar o est\u00e1gio da doen\u00e7a, tanto o Na\u00efve Bayes, como o Random Forest se destacaram por apresentarem o maior AUC, que indica a capacidade de classifica\u00e7\u00e3o da linguagem, e a maior precis\u00e3o, respectivamente. As duas informa\u00e7\u00f5es mais importantes para a an\u00e1lise do est\u00e1gio da doen\u00e7a foram a variabilidade da largura do passo e a varia\u00e7\u00e3o no tempo em que as pessoas ficavam com os dois p\u00e9s no ch\u00e3o.
Apesar dos bons \u00edndices, o uso de machine learning<\/em> n\u00e3o vai implicar o abandono das t\u00e9cnicas de an\u00e1lises cl\u00ednicas. Ele \u00e9 uma ferramenta a mais para aumentar a precis\u00e3o dos diagn\u00f3sticos e facilitar a defini\u00e7\u00e3o de um tratamento adequado. Para al\u00e9m do diagn\u00f3stico, espera-se que os recursos digitais proporcionem novas compreens\u00f5es sobre os mecanismos da doen\u00e7a, e ajudem na identifica\u00e7\u00e3o de padr\u00f5es de caminhada at\u00e9 ent\u00e3o desconhecidos.<\/p>\n\n\n\n

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Acesso a tratamentos de ponta na universidade
<\/span><\/strong>Barbieri tamb\u00e9m \u00e9 coordenador do projeto de extens\u00e3o da Unesp Ativa Parkinson<\/a>, uma parceria com o departamento de Psicologia da Unesp, Bauru, sob responsabilidade da professora Marianne Ramos Feij\u00f3. No projeto, que al\u00e9m de Barbieri e Feij\u00f3 envolve outros professores, pesquisadores e estudantes da Unesp, os participantes t\u00eam acesso a atividades f\u00edsicas e acompanhamento psicol\u00f3gico, al\u00e9m de outras atividades concebidas para fomentar o bem-estar de pessoas com doen\u00e7a de Parkinson. A participa\u00e7\u00e3o \u00e9 gratuita e os encontros ocorrem nas ter\u00e7as e quintas-feiras, das 8h30 \u00e0s 9h30. Barbieri destaca que todas as atividades realizadas com os pacientes s\u00e3o baseadas em estudos cient\u00edficos atuais o que, somando-se ao car\u00e1ter multidisciplinar do atendimento ofertado pela equipe, situa os tratamentos na vanguarda do conhecimento da doen\u00e7a de Parkinson.<\/p>\n\n\n\n

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\u201cMuitos dos participantes dos estudos que n\u00f3s desenvolvemos pertencem a esse projeto de extens\u00e3o. Dessa forma eles tamb\u00e9m est\u00e3o ajudando outros pacientes, porque os conhecimentos que n\u00f3s produzimos ficam abertos para outros grupos usarem e, assim, melhorar a qualidade de vida\u201d, diz Barbieri. \u201cTamb\u00e9m \u00e9 uma forma da universidade dar um retorno para a sociedade. Nossos pacientes podem ter acesso a alguns dos melhores tratamentos, al\u00e9m da oportunidade de conhecer um pouco mais sobre pesquisa. Quem sabe, no futuro possamos encontrar uma cura para a doen\u00e7a ou, pelo menos, desenvolver tratamentos cada vez mais eficazes\u201d, diz.<\/span><\/p><\/blockquote>\n\n\n\n

Fonte: eCycle<\/a><\/em><\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Estudo compara ferramentas digitais usadas em testes e identifica as mais eficazes. Desenvolvimento da tecnologia \u00e9 esperan\u00e7a para aperfei\u00e7oar precis\u00e3o no diagn\u00f3stico e no reconhecimento do est\u00e1gio da patologia A doen\u00e7a de Parkinson \u00e9 conhecida por causar defici\u00eancias nas fun\u00e7\u00f5es motoras, que se revelam em sintomas como tremores, movimentos lentos, dificuldades para caminhar e desequil\u00edbrio. 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