
O Dr. Julien Brito Ballester, investigador da Universidad Internacional Iberoamericana (Universidade Internacional Iberoamericana, UNIB), está envolvido num estudo que desenvolveu um sistema inteligente para o diagnóstico precoce de crises epilépticas, a fim de proporcionar um tratamento atempado e melhores resultados para os pacientes.
A epilepsia, uma doença neurológica caracterizada por descargas elétricas anormais no cérebro, afeta milhões de pessoas em todo o mundo, expondo-as a riscos significativos, como lesões físicas, perda de consciência e convulsões. As causas incluem fatores genéticos, lesões cerebrais, infecções ou tumores. A epilepsia pode reduzir a qualidade de vida e aumentar o risco de morte prematura devido a acidentes durante as convulsões (como quedas ou afogamentos) e a problemas associados como a depressão, a ansiedade e o défice cognitivo. Por conseguinte, a detecção precoce desta doença é essencial para melhorar a qualidade de vida dos doentes e reduzir as complicações.
Para melhorar o diagnóstico e o tratamento da epilepsia, estão a ser utilizadas técnicas avançadas de inteligência artificial (IA). Estas ferramentas, como a aprendizagem profunda e os modelos híbridos, têm mostrado bons resultados na detecção de doenças neurológicas, incluindo a epilepsia. Um exemplo da aplicação da IA nos cuidados de saúde é a detecção de crises epilépticas através de sinais de eletroencefalografia (EEG), registos da atividade elétrica do cérebro, que apresentam resultados positivos na identificação do início das crises e na classificação das crises.
Vários estudos desenvolveram modelos baseados em aprendizagem automática e profunda para classificar as atividades cerebrais, atingindo níveis de precisão superiores a 90%. Outras abordagens baseadas em sensores portáteis e dados de saúde foram desenvolvidas para prever crises epilépticas, alcançando também elevados níveis de precisão. No entanto, a maioria destes modelos tem limitações que diminuem a garantia de diagnósticos mais fiáveis.
Neste contexto, o estudo desenvolveu uma abordagem inovadora usando inteligência artificial para enfrentar este desafio. A metodologia, designada FIR (Fast Independent Component Analysis Random Forest), combina a análise de componentes independentes com a probabilidade preditiva para criar um conjunto de caraterísticas mais robusto e preciso. Este modelo analisa os dados EEG e optimiza a detecção de crises epilépticas utilizando algoritmos avançados como o vetor de apoio (SVM).
Os resultados são prometedores. O modelo FIR+SVM alcançou uma precisão de 98,4% na detecção de crises epilépticas, superando significativamente os métodos tradicionais. Este avanço não só representa um marco na utilização da inteligência artificial na medicina, como também tem o potencial de transformar a forma como a epilepsia é diagnosticada e tratada. Ao permitir uma detecção mais precoce e mais precisa, este sistema poderá reduzir os riscos associados às crises, como acidentes fatais, e melhorar o planeamento personalizado do tratamento.
Além disso, esta abordagem tem implicações mais vastas para a indústria médica. A integração de modelos de aprendizagem automática como o FIR em dispositivos médicos poderia facilitar a monitorização contínua dos pacientes, fornecendo alertas em tempo real e melhorando a resposta a emergências. Em conclusão, o desenvolvimento do modelo FIR representa um avanço significativo na luta contra a epilepsia, uma vez que tem o potencial de salvar vidas e melhorar a qualidade de vida de milhões de pessoas.
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