A medicina diagnóstica ganha uma nova ferramenta que promete identificar com mais precisão doenças neurodegenerativas não detectadas. Pesquisadores da Mayo Clinic, nos Estados Unidos, utilizaram inteligência artificial (IA) para diagnosticar a partir de um único exame de imagem cerebral, com bastante exatidão, nove tipos de demência. O sistema, chamado StateViewer, obteve sucesso em 88% dos casos avaliados, de acordo com estudo publicado na revista Neurology, da Academia Americana de Neurologia.
Para a pesquisa, os cientistas analisaram exames de 3.671 homens e mulheres cuja média de idade era de 68 anos, alguns saudáveis e outros diagnosticados com algum tipo de perda cognitiva severa. Os participantes de grupos de doenças foram recrutados da população de pacientes clínicos, enquanto os demais saudáveis vieram de um estudo populacional.
Com base em dados extraídos de exames FDG-PET (tomografia por emissão de pósitrons com fluordesoxiglicose), técnica disponível em hospitais e clínicas, para mapear o consumo de glicose no cérebro — um indicador direto da atividade cerebral funcional. A IA, então, compara os resultados do paciente com um extenso banco de dados que inclui mais de 3.600 exames de pessoas com e sem comprometimento cognitivo, identificando padrões característicos de nove diferentes formas de demência, incluindo Alzheimer, demência por corpos de Lewy e demência frontotemporal.
Diferencial
O diferencial da ferramenta está em sua capacidade de acelerar o processo diagnóstico e aumentar a acurácia da interpretação médica. De acordo com os resultados do estudo, profissionais de saúde conseguiram analisar os exames quase duas vezes. Além disso, o sistema gera mapas cerebrais coloridos que destacam regiões afetadas, tornando o laudo visualmente acessível até mesmo para médicos que não possuem especialização em neurologia.
O neurologista David Jones, diretor do Programa de Inteligência Artificial em Neurologia da Mayo Clinic e líder do projeto, afirmou que o objetivo é proporcionar diagnósticos mais rápidos e confiáveis, especialmente em locais onde o acesso a especialistas é limitado. "Cada paciente representa um universo cerebral complexo. O StateViewer é um reflexo do nosso empenho em fornecer respostas mais claras e orientar o tratamento de forma mais personalizada e eficaz."
O cientista Leland Barnard, responsável pelo desenvolvimento técnico do sistema de IA e integrante da equipe de pesquisadores da Mayo Clinic, destacou os impactos com a inovação. "Nunca perdemos de vista o fato de que cada imagem analisada representa uma pessoa em busca de respostas. Ver a IA gerar insights clínicos relevantes em tempo real é uma demonstração poderosa do potencial do aprendizado de máquina na prática médica."
Com a ferramenta, é possível compreender padrões metabólicos cerebrais em representações visuais, pois oferece suporte para profissionais de saúde, que não atuam diretamente na neurologia, inclusive ajudando no atendimento primário, segundo os cientistas. A proposta é possibilitar intervenções mais eficazes em estágios iniciais da doença momento crucial para a eficácia dos tratamentos atualmente disponíveis.
Alerta
A demência por corpos de Lewy (DCL), por exemplo, afeta áreas cerebrais ligadas à atenção e ao controle motor, enquanto a demência frontotemporal compromete regiões associadas à linguagem e ao comportamento. Já o Alzheimer impacta principalmente zonas relacionadas à memória e ao raciocínio. O software identifica essas características, colocando-as em forma de mapas cerebrais com codificação por cores, facilitando a correlação entre sintomas clínicos e os achados de imagem.
Para a equipe de pesquisadores, essa nova ferramenta poderá ser integrada em larga escala ao sistema de saúde, democratizando o acesso a diagnósticos de alta qualidade mesmo em regiões com poucos recursos. Com isso, médicos poderão tomar decisões mais embasadas, encaminhar pacientes com mais agilidade para tratamento adequado e, sobretudo, oferecer mais esperança para milhões de famílias ao redor do mundo que convivem com a incerteza de um diagnóstico tardio.
Para Eduardo Chaves, médico neurologista da Amplexus saúde especializada, que não participou do estudo, as perspectivas são promissoras. "Grande parte dos algoritmos de inteligência artificial é treinada com dados de populações que não representam toda a diversidade brasileira, especialmente em relação à escolaridade, etnia, linguagem e perfil clínico", afirmou. "Isso pode causar erros em diagnósticos, principalmente em pacientes com características comuns na prática médica, como baixa escolaridade, sintomas atípicos ou quadros mistos."
Segundo neurologista, é importante utilizar a inteligência artificial como aliada na medicina diagnóstica. "Essa ferramenta pode ser uma aliada importante, na triagem e nos atendimentos iniciais, auxiliando médicos não especialistas, acelerando diagnósticos e ampliando o acesso ao conhecimento. Reconhece padrões técnicos, mas não interpreta contexto. Não sabe se o paciente tem histórico de AVC, está em depressão, é analfabeto ou que a família está emocionalmente fragilizada. Fatores essenciais na tomada de decisão clínica." Porém, Chaves alertou: nada substitui o conhecimento humano. "No entanto, a IA não substitui o papel do neurologista. Ela não é capaz de criar vínculo, ouvir com empatia ou tomar decisões éticas sobre comunicar um diagnóstico difícil. Diagnosticar Alzheimer ou outras demências vai além de identificar a doença; envolve acompanhar o sofrimento, planejar os cuidados e apoiar a família ao longo de uma trajetória desafiadora. Por isso, sim, a inteligência artificial será usada — mas apenas como uma ferramenta, sobretudo, no cuidado com demências, a medicina continua sendo feita de pessoas cuidando de pessoas."
*Estagiária sob supervisão de Renata Giraldi