Sistema de IA de Hong Kong prevê risco de Alzheimer por imagens da retina

Um centro de saúde de Hong Kong desenvolveu um sistema que utiliza tecnologias de inteligência artificial (IA) para prever o risco de doença de Alzheimer por meio da análise de imagens da retina, um avanço pioneiro no mundo.

Análise não invasiva identifica alterações precoces

O sistema analisa, de forma não invasiva, as imagens do fundo do olho, detectando alterações precoces nos vasos sanguíneos e nos nervos da retina que podem estar relacionadas com a doença de Alzheimer, permitindo identificar potenciais casos de risco anos antes do aparecimento de sintomas clínicos.

Colaboração para o desenvolvimento da IA

O Humansa Medical Center, um centro de saúde voltado à longevidade, desenvolveu o sistema em colaboração com a i-Cognitio Sciences, uma empresa de tecnologia oftalmológica da Universidade Chinesa de Hong Kong (CUHK).

Validação da IA com vasto conjunto de dados

A inteligência artificial da i-Cognitio foi validada com um vasto conjunto de dados, que inclui quase 13 mil imagens do fundo de olhos de 648 pacientes diagnosticados com Alzheimer e mais de 3 mil indivíduos com cognição normal.

Tecnologia alcança alta precisão em populações multiétnicas

Estudo publicado em 2022 na revista Lancet Digital Health demonstrou que a tecnologia de inteligência artificial desenvolvida para a detecção do risco de Alzheimer atinge precisão de 80% a 92% em populações multiétnicas de diversos países.

Demência e Alzheimer na região Ásia-Pacífico

A demência afeta cerca de um terço das pessoas com mais de 85 anos na região Ásia-Pacífico, segundo dados recentes. Em Hong Kong, a demência afeta 10% da população com mais de 70 anos e a doença de Alzheimer é responsável por mais de metade dos casos diagnosticados.

Importância da detecção precoce

Estudos científicos revelam que até 45% dos casos de demência poderiam ser evitados ou retardados por meio de intervenções precoces, destacando a importância da detecção precoce para atenuar o impacto na população.

Desafios dos métodos tradicionais de diagnóstico

No entanto, os testes cognitivos convencionais e o uso de imagens do cérebro apresentam precisão limitada, ao passo que os métodos avançados, como o PET amiloide e a análise do líquido cefalorraquidiano, são invasivos e menos acessíveis à população em geral.

Modelo baseado em aprendizagem profunda

Nesse contexto, o estudo desenvolveu um modelo baseado na aprendizagem profunda, com abordagem que promete oferecer uma “solução simples, de baixo custo e pouco trabalhosa” para identificar potenciais doentes em ambientes comunitários e proporcionar precisão e sensibilidade adequadas.

Retina como janela para o cérebro

Num esforço para realçar a relevância da IA no diagnóstico e nos cuidados de saúde do cérebro, Vincent Mok, diretor e fundador da i-Cognitio, destacou o papel fundamental da retina como janela para o cérebro.

“Por meio da fotografia do fundo do olho não invasiva, é possível identificar alterações nos vasos sanguíneos da retina e nos nervos ligados à doença de Alzheimer”, disse Mok.

O especialista explicou que essas alterações na retina podem se manifestar entre 10 e 15 anos antes que os sintomas clínicos da doença sejam evidentes, o que representa oportunidade crucial para uma intervenção precoce.

Fonte: Agência Brasil

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