De que maneira a “IA” pode contribuir com o diagnóstico precoce, tratamento e monitoramento de pacientes?
A inteligência artificial (IA) está cada vez mais presente em nosso cotidiano e tem revolucionado áreas importantes, incluindo a medicina, ao aprimorar diferentes processos, especialmente no tratamento de distúrbios do movimento.
Com a sua capacidade de análise avançada, a IA está transformando o diagnóstico, tratamento e acompanhamento de condições como a doença de Parkinson1, tremor essencial, entre outras disfunções motoras.
Diagnóstico preciso e antecipado com a IA
Um dos campos mais promissores é o diagnóstico precoce. Utilizando algoritmos sofisticados, a IA analisa grandes bancos de dados contendo informações epidemiológicas e clínicas, além de imagens médicas para identificar padrões que poderiam passar despercebidos em avaliações tradicionais.
De acordo com um estudo publicado na ACS Publications5, a combinação do aprendizado da máquina com a análise metabólica abre novas possibilidades para o diagnóstico de doenças, podendo alcançar uma precisão de até 96%, anos antes do início dos sintomas como tremores, rigidez muscular, lentidão nos movimentos, problemas de equilíbrio e coordenação, entre outros.
Os algoritmos de aprendizado da IA conseguem identificar sinais iniciais de doenças, como Parkinson, antes que os sintomas sejam evidentes, o que permite um diagnóstico muito mais rápido e preciso. Além disso, os dispositivos equipados com IA são capazes de monitorar pacientes de forma contínua, detectando flutuações nos sintomas e oferecendo uma visão mais detalhada do quadro clínico — algo que os métodos tradicionais, mais esporádicos e subjetivos, não conseguem².
Personalização dos tratamentos
O uso da ferramenta também começa a avançar, no sentido de personalizar os tratamentos para pacientes com distúrbios do movimento. Algumas técnicas terapêuticas modernas, como o HIFU (High-Intensity Focused Ultrasound), que permite aplicar energia ultrassônica em um ponto específico2, gerando calor, beneficiam-se da IA para aumentar a precisão dos procedimentos. A inteligência auxilia, por exemplo, no planejamento da intervenção, identificando a melhor área do cérebro a ser tratada, ao mesmo tempo que calcula as regiões seguras para a aplicação de ultrassom3.
Além disso, algoritmos de deep learning, projetados para simular o funcionamento do cérebro humano na tomada de decisões, têm ajudado a prever os resultados dos tratamentos com base em dados de pacientes anteriores3.
Acompanhamento e previsão de progressão
Outra aplicação valiosa da IA no tratamento de distúrbios do movimento é o acompanhamento contínuo e a previsão da progressão das doenças. Com a análise de dados em tempo real, o instrumento consegue traçar padrões de evolução da doença e prever possíveis complicações futuras4.
Assim, os algoritmos de IA podem monitorar os pacientes ao longo do tempo, ajudando a equipe médica a ajustar as terapias de forma dinâmica conforme a doença avança ou os sintomas se alteram. Este acompanhamento mais rigoroso permite intervenções mais proativas e assertivas, melhorando a qualidade de vida dos pacientes4.
Desafios e perspectivas futuras
Apesar de todos os benefícios, ainda existem desafios a serem superados para uma implementação mais abrangente da inteligência artificial, como o acesso às tecnologias e a necessidade de formar profissionais capacitados para interpretar os resultados fornecidos pelos dispositivos.
O futuro, no entanto, pode ser animador. Espera-se que a IA continue a evoluir, podendo tornar-se uma ferramenta indispensável no diagnóstico precoce, monitoramento contínuo e desenvolvimento de terapias inovadoras. Nos próximos anos, essa tecnologia poderá até acelerar a criação de novos tratamentos, com base em dados genéticos e biomarcadores específicos, melhorando significativamente os resultados para pacientes com distúrbios do movimento.
Todos os Direitos Reservados. BR-ABBV-240693. Distribuído/Aprovado em 11/2024.
1. Sociedade Brasileira de Neurologia. Disponível em: https://www.portalsbn.org/post/intelig%C3%AAncia-artificial-auxilia-no-diagn%C3%B3stico-de-parkinson. Acesso em: 23/09/2024
2. HIFU Brasil. Disponível em: https://hifu.com.br/Default/Interna/9/Sobre_o_Hifu#:~:text=A%20t%C3%A9cnica%20permite%20aplicar%20energia,resulta%20na%20destrui%C3%A7%C3%A3o%20do%20tecido. Acesso em: 23/09/2024
3. IBM. Disponível em: https://www.ibm.com/br-pt/topics/deep-learning#:~:text=O%20deep%20learning%20%C3%A9%20um%20subconjunto%20do,de%20tomada%20de%20decis%C3%A3o%20do%20c%C3%A9rebro%20humano. Acesso em: 23/09/2024
4. Academia Brasileira de Neurologia. Disponível em: https://abneuro.org.br/2021/09/22/inteligencia-artificial-em-neurologia/. Acesso em: 23/09/2024
5. INTERPRETABLE Machine Learning on Metabolomics Data Reveals Biomarkers for Parkinson’s Disease. ACS Publications, [S. l.], p. 845-1069, 9 maio 2023. Disponível em: https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acscentsci.2c01468. Acesso em: 11 nov. 2024.
