A IA da Mayo Clinic revela padrões cerebrais ocultos para detectar demência precoce

Pesquisadores da Clínica Mayo estão usando IA para melhorar a análise de testes de EEG, auxiliando na detecção precoce de demência.

Ao analisar padrões de ondas cerebrais com mais precisão, a IA revela sinais sutis de declínio cognitivo que os especialistas podem não perceber. Esse desenvolvimento, com base em dados de mais de 11.000 pacientes, mostra potencial para que os EEGs se tornem uma ferramenta de diagnóstico mais acessível para problemas cognitivos, especialmente em áreas carentes.

Avançando na análise de EEG com IA e aprendizado de máquina

Cientistas da Clínica Mayo estão usando inteligência artificial (IA) e Aprendizado de máquina para analisar testes de eletroencefalograma (EEG) de forma mais rápida e precisa, permitindo que neurologistas encontrem sinais precoces de demência entre dados que normalmente não são examinados.

O EEG centenário, durante o qual uma dúzia ou mais eletrodos são presos ao couro cabeludo para monitorar a atividade cerebral, é frequentemente usado para detectar epilepsia. Seus resultados são interpretados por neurologistas e outros especialistas treinados para detectar padrões entre as ondas onduladas do teste.

Melhorando a detecção precoce da demência com IA

Em uma nova pesquisa publicada hoje (31 de julho) na revista Comunicações Cerebraiscientistas do Programa de IA de Neurologia da Clínica Mayo (NAIP) demonstram como a IA pode não apenas acelerar a análise, mas também alertar especialistas que revisam os resultados dos testes sobre padrões anormais muito sutis para os humanos detectarem. A tecnologia mostra o potencial de um dia ajudar os médicos a distinguir entre as causas de problemas cognitivos, como Alzheimer doença e demência por corpos de Lewy. A pesquisa sugere que os EEGs, que são mais amplamente disponíveis, menos caros e menos invasivos do que outros testes para capturar a saúde do cérebro, podem ser uma ferramenta mais acessível para ajudar os médicos a detectar problemas cognitivos em pacientes precocemente.

“Há muitas informações médicas nessas ondas cerebrais sobre a saúde do cérebro no EEG”, diz o autor sênior David T. Jones, MD, neurologista e diretor do NAIP. “É bem sabido que você pode ver essas ondas desacelerarem e parecerem um pouco diferentes em pessoas que têm problemas cognitivos. Em nosso estudo, queríamos saber se poderíamos medir e quantificar com precisão esse tipo de desaceleração com o auxílio da IA.”

Desenvolvendo a ferramenta de IA com dados extensos

Para desenvolver a ferramenta, os pesquisadores reuniram dados de mais de 11.000 pacientes que receberam EEGs na Mayo Clinic ao longo de uma década. Eles usaram aprendizado de máquina e IA para simplificar padrões complexos de ondas cerebrais em seis características específicas, ensinando o modelo a descartar automaticamente certos elementos, como dados que deveriam ser ignorados, para se concentrar em padrões característicos de problemas cognitivos como a doença de Alzheimer.

“Foi notável a maneira como a tecnologia ajudou a extrair rapidamente padrões de EEG em comparação com medidas tradicionais de demência, como testes cognitivos de cabeceira, biomarcadores de fluidos e imagens cerebrais”, diz Wentao Li, MD, coautor do artigo que conduziu a pesquisa com o NAIP enquanto bolsista de neurologia comportamental clínica da Mayo Clinic.

“Atualmente, uma maneira comum de quantificar padrões em dados médicos é pela opinião de especialistas. E como sabemos que os padrões estão presentes? Porque esse especialista diz que eles estão presentes”, diz o Dr. Jones. “Mas agora com IA e aprendizado de máquina, não só vemos coisas que o especialista não consegue ver, mas as coisas que eles conseguem ver, podemos colocar um número preciso.”

Uma tela de computador mostra os resultados de um eletroencefalograma, ou teste de EEG. Crédito: Mayo Clinic

EEG como ferramenta acessível para diagnóstico precoce

Usar EEG para detectar problemas cognitivos não necessariamente substituiria outros tipos de exames, como ressonâncias magnéticas ou tomografias por emissão de pósitrons (PET). Mas com o poder da IA, o EEG poderia um dia fornecer aos profissionais de saúde uma ferramenta mais econômica e acessível para diagnóstico precoce em comunidades sem acesso fácil a clínicas especializadas ou equipamentos especializados, como em ambientes rurais, de acordo com o Dr. Jones.

“É realmente importante detectar problemas de memória cedo, mesmo antes que eles sejam óbvios”, diz o Dr. Jones. “Ter o diagnóstico certo cedo nos ajuda a dar aos pacientes a perspectiva certa e o melhor tratamento. Os métodos que estamos analisando podem ser uma maneira mais barata de identificar pessoas com perda de memória precoce ou demência em comparação aos testes atuais que temos, como testes de fluido espinhal, exames de glicose cerebral ou testes de memória.”

Pesquisa e validação futuras

Continuar testando e validando as ferramentas levará vários anos de pesquisa adicional, de acordo com o Dr. Jones. No entanto, ele diz que a pesquisa demonstra que há maneiras de usar dados clínicos para incorporar novas ferramentas no fluxo de trabalho clínico para atingir a meta dos pesquisadores de trazer novos modelos e inovação para a prática clínica, aprimorar as capacidades das avaliações existentes e dimensionar esse conhecimento para fora da Mayo Clinic.

“Este trabalho exemplifica o trabalho em equipe multidisciplinar para promover a pesquisa em saúde baseada em tecnologia translacional”, diz Yoga Varatharajah, Ph.D., coautor do artigo, que era um colaborador de pesquisa do NAIP quando o trabalho foi concluído.

Referência: 31 de julho de 2024, Comunicações Cerebrais.

O financiamento para a pesquisa inclui o apoio do Edson Family Fund, da Epilepsy Foundation of America, da Benjamin A. Miller Family Fellowship in Aging and Related Diseases, do Mayo Clinic Neurology Artificial Intelligence Program, da National Science Foundation (Prêmio nº IIS-2105233) e do Instituto Nacional de Saúdeincluindo a concessão UG3 NS123066.