Por Luisa Sobral – Ascom UFPE
Um sistema baseado em inteligência artificial capaz de ajudar no diagnóstico da Doença de Alzheimer foi desenvolvido na tese de doutorado “Sistema para Auxílio Diagnóstico da Doença de Alzheimer: uma aplicação com rede neural artificial adaptativa”. A pesquisa foi defendida, este ano, no Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica da Universidade Federal de Pernambuco (UFPE), pelo pesquisador e professor do Instituto Federal de Pernambuco (IFPE) Gilson José Alves. O estudo apresenta uma ferramenta que analisa sinais cerebrais para reconhecer padrões característicos da doença, oferecendo suporte às equipes médicas na identificação precoce e no acompanhamento dos pacientes.
Eletroencefalograma na base
A pesquisa, que tem como orientador o professor Marco Aurélio Benedetti Rodrigues e coorientador o professor Renato Evangelista de Araújo, propõe o uso de Redes Neurais Artificiais (RNA), uma técnica de inteligência artificial capaz de reconhecer padrões complexos. Essa técnica interpreta registros de eletroencefalograma (EEG), um exame que capta as ondas elétricas do cérebro. Ao examinar essas ondas, o sistema consegue distinguir pessoas saudáveis daquelas com Alzheimer e também diferenciá-las de pacientes com outros tipos de demência, como a frontotemporal.
Segundo o pesquisador, a escolha do eletroencefalograma como base de estudo foi estratégica. “Vários exames são usados para o diagnóstico de doenças neurológicas, mas o EEG se destaca por ser de baixo custo e não invasivo. Isso o torna acessível à grande maioria da população”, explica Gilson, pesquisador do Laboratório de Interface Homem-Máquina (LIHOM), do Departamento de Eletrônica e Sistemas (DES) da UFPE, grupo voltado ao desenvolvimento de tecnologias para melhorar a qualidade de vida das pessoas.
Essa característica foi determinante para o desenvolvimento do sistema, que tem como proposta usar exclusivamente os sinais de EEG para auxiliar no diagnóstico da Doença de Alzheimer. O pesquisador destaca que o objetivo foi criar uma ferramenta capaz de reconhecer padrões cerebrais típicos da doença e classificá-los, automaticamente, inclusive em seus estágios iniciais.
Para desenvolver o sistema, Gilson utilizou uma base pública de dados chamada “OpenNeuro”, com exames de 88 voluntários, sendo 36 diagnosticados com Alzheimer, 23 com demência frontotemporal e 29 saudáveis. Os registros cerebrais foram processados digitalmente, passando por etapas de filtragem e análise que permitiram isolar as faixas de ondas mais relevantes para o estudo. O sistema proposto analisa os sinais cerebrais após o processamento e realiza a classificação automática entre indivíduos portadores e não portadores da doença, conseguindo, inclusive, identificar alterações associadas aos estágios iniciais do Alzheimer.
Após isso, o sistema foi testado com 50 participantes selecionados aleatoriamente da base de dados, o que permitiu avaliar seu desempenho na prática. Os resultados foram considerados promissores: o modelo alcançou 94% de acurácia (precisão) e 80% de sensibilidade ao identificar pacientes com Alzheimer, demonstrando alto potencial para aplicação em diagnósticos complementares. Embora o desempenho na diferenciação dos estágios da doença tenha sido menos preciso, o estudo apontou caminhos de aprimoramento, como o aumento do número de ciclos de aprendizado da rede.
Tecnologia e humanidade
Para o pesquisador, o trabalho representa uma contribuição não apenas tecnológica, mas também humana. “Nosso objetivo é, de alguma forma, contribuir para diminuir o sofrimento dos atingidos por essa doença. O Alzheimer afeta profundamente não só o idoso, mas também seus familiares mais próximos. Quando a doença é identificada em sua fase inicial, a equipe médica consegue antecipar terapias que retardam sua evolução”, destaca Gilson José Alves.
Os resultados da tese reforçam a importância do uso de tecnologias inteligentes no campo da Saúde. A pesquisa destaca que ferramentas desse tipo não substituem o diagnóstico médico, mas funcionam como instrumentos de apoio que tornam o processo mais rápido, preciso e acessível. Ao combinar o olhar tecnológico da Engenharia com as demandas da Medicina, o trabalho de Gilson José Alves demonstra o potencial da inteligência artificial como aliada no cuidado com a mente e o envelhecimento. A pesquisa abre espaço para novos estudos que integrem ciência, saúde e inovação, com foco em melhorar a vida de quem convive com doenças neurológicas.
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