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Pesquisadores da Universidade de Boston desenvolveram um modelo de IA que pode prever com 78,5% de precisão se uma pessoa com comprometimento cognitivo leve desenvolverá a doença de Alzheimer dentro de seis anos. Este modelo analisa a fala do paciente e pode revolucionar a detecção precoce e as opções de tratamento.
Ao analisar padrões de fala, um novo modelo de IA pode dizer com um alto grau de precisão se alguém com comprometimento cognitivo leve desenvolverá Alzheimer-demência associada dentro de seis anos.
A aprendizado de máquina modelo criado pela Universidade de Boston pode prever a progressão da doença de Alzheimer em pacientes com comprometimento cognitivo leve por meio da análise da fala, com precisão de 78,5%. Esta ferramenta aproveita dados do Framingham Heart Study e oferece uma abordagem mais acessível para o diagnóstico da doença de Alzheimer, permitindo potencialmente intervenções mais precoces.
Detecção precoce da doença de Alzheimer por meio de IA
Tentar descobrir se alguém tem a doença de Alzheimer geralmente envolve uma bateria de avaliações – entrevistas, imagens do cérebro, exames de sangue e do líquido cefalorraquidiano. Mas, nessa altura, provavelmente já é tarde demais: as memórias começaram a desaparecer, traços de personalidade há muito estabelecidos começaram a mudar subtilmente. Se detectados precocemente, novos tratamentos pioneiros podem retardar a progressão implacável da doença, mas não há uma forma infalível de prever quem irá desenvolver a demência associada à doença de Alzheimer.
Agora, pesquisadores da Universidade de Boston dizem ter projetado um novo e promissor inteligência artificial programa de computador, ou modelo, que um dia poderá ajudar a mudar isso – apenas analisando a fala de um paciente.
Avanços em modelos preditivos de IA
O seu modelo pode prever, com uma taxa de precisão de 78,5%, se alguém com comprometimento cognitivo ligeiro terá probabilidade de permanecer estável durante os próximos seis anos – ou cair na demência associada à doença de Alzheimer. Ao mesmo tempo que permite que os médicos perscrutem o futuro e façam diagnósticos mais precoces, os investigadores dizem que o seu trabalho também pode ajudar a tornar o rastreio de deficiências cognitivas mais acessível, automatizando partes do processo – sem necessidade de testes laboratoriais dispendiosos, exames de imagem ou mesmo visitas ao consultório. O modelo é alimentado por aprendizado de máquina, um subconjunto de IA onde os cientistas da computação ensinam um programa para analisar dados de forma independente.
“Queríamos prever o que aconteceria nos próximos seis anos – e descobrimos que podemos razoavelmente fazer essa previsão com confiança e precisão relativamente boas”, diz Ioannis (Yannis) Paschalidis, diretor da BU Rafik B. Hariri Institute for Computing and Ciência e Engenharia Computacional. “Isso mostra o poder da IA.” A equipe multidisciplinar de engenheiros, neurobiólogos e cientistas da computação e de dados publicou suas descobertas em Alzheimer e Demênciao jornal da Associação de Alzheimer.
“Esperamos, como todos fazem, que haja cada vez mais tratamentos para Alzheimer disponíveis”, diz Paschalidis, Distinto Professor de Engenharia da BU College of Engineering e membro fundador da Faculdade de Computação e Ciências de Dados. “Se você puder prever o que vai acontecer, terá mais oportunidade e janela de tempo para intervir com medicamentos e, pelo menos, tentar manter a estabilidade da condição e prevenir a transição para formas mais graves de demência”.
Calculando a probabilidade da doença de Alzheimer
Para treinar e construir seu novo modelo, os pesquisadores recorreram a dados de um dos estudos mais antigos e mais duradouros do país – o Estudo cardíaco de Framingham liderado pela BU. Embora o estudo de Framingham se concentre na saúde cardiovascular, os participantes que apresentam sinais de declínio cognitivo são submetidos regularmente a testes neuropsicológicos e entrevistas, produzindo uma riqueza de informações longitudinais sobre o seu bem-estar cognitivo.
Paschalidis e seus colegas receberam gravações de áudio de 166 entrevistas iniciais com pessoas, entre 63 e 97 anos, diagnosticadas com comprometimento cognitivo leve – 76 que permaneceriam estáveis pelos próximos seis anos e 90 cuja função cognitiva diminuiria progressivamente. Eles então usaram uma combinação de ferramentas de reconhecimento de fala – semelhantes aos programas que alimentam seu alto-falante inteligente – e aprendizado de máquina para treinar um modelo para detectar conexões entre fala, dados demográficos, diagnóstico e progressão da doença. Depois de treiná-lo em um subconjunto da população do estudo, eles testaram sua capacidade preditiva no restante dos participantes.
“Combinamos as informações que extraímos das gravações de áudio com alguns dados demográficos básicos – idade, sexo e assim por diante – e obtemos a pontuação final”, diz Paschalidis. “Você pode pensar na pontuação como a probabilidade, a probabilidade, de que alguém permanecerá estável ou fará a transição para a demência. Tinha capacidade preditiva significativa.”
IA: uma ferramenta para ampliar o acesso aos cuidados de saúde
Em vez de usar características acústicas da fala, como enunciação ou velocidade, o modelo apenas se baseia no conteúdo da entrevista – as palavras faladas, como são estruturadas. E Paschalidis diz que as informações que eles colocam no programa de aprendizado de máquina são ásperas: as gravações, por exemplo, são confusas – de baixa qualidade e cheias de ruído de fundo. “É uma gravação muito casual”, diz ele. “E ainda assim, com esses dados sujos, o modelo é capaz de tirar proveito deles.”
Isto é importante porque o projeto consistia, em parte, em testar a capacidade da IA de tornar o processo de diagnóstico de demência mais eficiente e automatizado, com pouco envolvimento humano. No futuro, dizem os pesquisadores, modelos como o deles poderão ser usados para levar atendimento a pacientes que não estão perto de centros médicos ou para fornecer monitoramento de rotina por meio da interação com um aplicativo doméstico, aumentando drasticamente o número de pessoas que serão examinadas. De acordo com a Alzheimer's Disease International, a maioria das pessoas com demência em todo o mundo nunca receba um diagnóstico formaldeixando-os afastados do tratamento e dos cuidados.
Rhoda Au, coautora do artigo, diz que a IA tem o poder de criar “oportunidades iguais na ciência e na saúde”. O estudo baseia-se no trabalho anterior da mesma equipe, onde descobriram que a IA poderia detectar com precisão o comprometimento cognitivo usando gravações de voz.
“A tecnologia pode superar o preconceito do trabalho que só pode ser realizado por quem tem recursos, ou do cuidado que depende de conhecimentos especializados que não estão disponíveis para todos”, diz Au, professor de anatomia e neurobiologia da BU Chobanian & Avedisian School of Medicine . Para ela, uma das descobertas mais entusiasmantes foi “que um método de avaliação cognitiva que tenha o potencial de ser maximamente inclusivo – possivelmente independente de idade, sexo/género, educação, língua, cultura, rendimento, geografia – poderia servir como um potencial ferramenta de triagem para detectar e monitorar sintomas relacionados à doença de Alzheimer.”
Um diagnóstico de demência em casa
Em pesquisas futuras, Paschalidis gostaria de explorar o uso de dados não apenas de entrevistas formais entre médicos e pacientes – com suas perguntas roteirizadas e idas e vindas previsíveis – mas também de conversas cotidianas mais naturais. Ele já está pensando em um projeto sobre se a IA pode ajudar a diagnosticar a demência por meio de um aplicativo de smartphone, bem como expandir o estudo atual além da análise da fala – os testes de Framingham também incluem desenhos de pacientes e dados sobre padrões de vida diária – para aumentar a precisão preditiva do modelo .
“O digital é o sangue novo”, diz Au. “Você pode coletá-lo, analisá-lo em busca do que é conhecido hoje, armazená-lo e reanalisá-lo para qualquer novidade que surgir amanhã.”
Referência: “Previsão da progressão da doença de Alzheimer dentro de 6 anos usando a fala: uma nova abordagem aproveitando modelos de linguagem” 25 de junho de 2024, Alzheimer e Demência.
DOI: 10.1002/alz.13886
Esta pesquisa foi financiada, em parte, pela National Science Foundation, a Instituto Nacional de Saúdee o Fundo BU Rajen Kilachand para Ciências da Vida e Engenharia Integradas.