Uma técnica de processamento de vídeo desenvolvida na Universidade da Flórida que usa inteligência artificial ajudará neurologistas a monitorar melhor a progressão da doença de Parkinson em pacientes, melhorando, em última análise, seus cuidados e qualidade de vida.
O sistema, desenvolvido por Diego Guarin, Ph.D., professor assistente de fisiologia aplicada e cinesiologia na Faculdade de Saúde e Desempenho Humano da UF, aplica aprendizado de máquina para analisar gravações de vídeo de pacientes realizando o teste de toque com os dedos, um teste padrão para a doença de Parkinson que envolve tocar rapidamente o polegar e o indicador 10 vezes.
“Ao estudar esses vídeos, pudemos detectar até as menores alterações nos movimentos das mãos que são características da doença de Parkinson, mas podem ser difíceis para os clínicos identificarem visualmente”, disse Guarin, que é afiliado ao Instituto Norman Fixel para Doenças Neurológicas da UF Health. “A beleza dessa tecnologia é que um paciente pode se gravar realizando o teste, e o software analisa e informa ao clínico como o paciente está se movendo para que o clínico possa tomar decisões.”
A doença de Parkinson é um distúrbio cerebral que afeta o movimento e pode resultar em lentidão de movimento, tremores, rigidez e dificuldade de equilíbrio e coordenação. Os sintomas geralmente começam gradualmente e pioram com o tempo. Não há um teste de laboratório ou de imagem específico que possa diagnosticar a doença de Parkinson, mas uma série de exercícios e manobras realizadas pelo paciente ajuda os médicos a identificar e avaliar a gravidade do distúrbio.
A escala de classificação mais usada para acompanhar o curso da doença de Parkinson é a Movement Disorder Society-Unified Parkinson’s Disease Rating Scale. Guarin explicou que, apesar de sua confiabilidade, a classificação é restrita a uma escala de 5 pontos, o que limita sua capacidade de rastrear mudanças sutis na progressão e é propensa a interpretações subjetivas.
A equipe de pesquisa, que incluía os neurologistas da UF Joshua Wong, MD; Nicolaus McFarland, MD, Ph.D.; e Adolfo Ramirez-Zamora, MD, criou uma maneira mais objetiva de quantificar os sintomas motores em pacientes de Parkinson usando algoritmos de aprendizado de máquina para analisar vídeos e capturar mudanças sutis na doença ao longo do tempo.
“Descobrimos que podemos observar as mesmas características que os clínicos estão tentando ver usando uma câmera e um computador”, disse Guarin. “Com a ajuda da IA, o mesmo exame se torna mais fácil e menos demorado para todos os envolvidos.”
Guarin disse que o sistema automatizado também revelou detalhes anteriormente despercebidos sobre o movimento usando dados precisos coletados pela câmera, como a rapidez com que o paciente abre ou fecha o dedo durante o movimento e o quanto as propriedades do movimento mudam a cada toque.
“Vimos que, com a doença de Parkinson, o movimento de abertura é atrasado, comparado ao mesmo movimento em indivíduos saudáveis”, disse Guarin. “Esta é uma nova informação que é quase impossível de medir sem o vídeo e o computador, nos dizendo que a tecnologia pode ajudar a caracterizar melhor como a doença de Parkinson afeta o movimento e fornecer novos marcadores para ajudar a avaliar a eficácia das terapias.”
Para aperfeiçoar o sistema, que Guarin projetou originalmente para analisar características faciais para outras condições além da doença de Parkinson, a equipe utilizou o HiPerGator da UF — um dos maiores supercomputadores de IA do mundo — para treinar alguns de seus modelos.
“O HiPerGator nos permitiu desenvolver um modelo de aprendizado de máquina que simplifica os dados de vídeo em uma pontuação de movimento”, explicou Guarin. “Usamos o HiPerGator para treinar, testar e refinar diferentes modelos com grandes quantidades de dados de vídeo, e agora esses modelos podem ser executados em um smartphone.”
Michael S. Okun, MD, diretor do Instituto Norman Fixel e consultor médico da Fundação Parkinson, disse que as avaliações automatizadas baseadas em vídeo podem ser uma “virada de jogo” para ensaios clínicos e cuidados.
“O teste de toque de dedo é um dos elementos mais críticos usados para diagnóstico e para medir a progressão da doença de Parkinson”, disse Okun. “Hoje, é preciso um especialista para interpretar os resultados, mas o que é transformador é como Diego e três neurologistas de Parkinson no Fixel Institute foram capazes de usar IA para objetivar a progressão da doença.”
Além de colocar essa tecnologia nas mãos de neurologistas e outros prestadores de cuidados, a Guarin está trabalhando com a UFIT para desenvolvê-la em um aplicativo para dispositivos móveis, permitindo que indivíduos avaliem sua doença ao longo do tempo em casa.
