Detectar o Alzheimer com rapidez e de forma precoce é apontado pelos cientistas como a melhor forma de tratá-la. Contudo, identificar a doença de maneira rápida é difícil e muitas envolve uma série de exames custosos.
No paper Exploring Language-Agnostic Speech Representations Using Domain Knowledge for Detecting Alzheimer’s Dementia, os pesquisadores da Universidade de Alberta estudam a possibilidade de utilizar modelos de inteligência artificial para identificar a doença com precisão.
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O modelo utilizado pelos pesquisadores ouve a fala de um ser humano e, então, analisa através do uso de palavras e frases do paciente.
"Uma pessoa fala com a ferramenta, faz uma análise e faz uma previsão: ou sim, a pessoa tem Alzheimer ou não", disse Russ Greiner, colaborador do jornal, professor do Departamento de Ciência da Computação da Universidade de Alberta.
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Os cientistas revelaram que o sistema apresentou uma precisão de 69% na previsão de pacientes com Alzheimer após a análise da inteligência artificial.
“Dado que o Alzheimer se caracteriza por uma diminuição progressiva das capacidades cognitivas, o que pode conduzir a um agravamento da fala e da língua, a análise dos sinais da fala para sua detecção tem um grande potencial”, assinalou o estudo.
“Usando recursos acústicos e linguísticos, inspirados na pesquisa clínica do Mal de Alzheimer, nosso modelo de classificação de alto desempenho atinge 69% de precisão na distinção de pacientes com demência de pessoas saudáveis", afirmam os pesquisadores.
Além disso, uma detecção desse tipo facilitaria o uso da tecnologia para os atendimentos em telemedicina, democratizando o acesso e a identificação da doença para diversas pessoas ao redor do mundo.
A esperança é que o sistema se aprimore no tempo futuro e tenha mais capacidade de identificar os pacientes do Alzheimer e de outras formas de doença.
“Se você pudesse usar telefones celulares para obter um indicador precoce, isso informaria o relacionamento do paciente com seu médico. Potencialmente, iniciaria o tratamento mais cedo e poderíamos até iniciar intervenções simples em casa, também com dispositivos móveis, para retardar a progressão”, disse Eleni Stroulia, professora do Departamento de Ciências da Computação da Universidade de Alberta.