Quando o assunto é saúde, sabemos como é importante diagnosticar diversas o quanto antes para que o tratamento possa ser realizado da melhor forma o possível - principalmente para o Alzheimer. Trata-se de uma doença que afeta milhares de pacientes ao redor do mundo, mas os cientistas estão descobrindo uma forma de tratamento que pode ajudar.
Pesquisadores da Califórnia publicaram resultados de seus estudos na revista Radiology, onde demonstraram que, quando treinada, uma rede neural pode diagnosticar o mal de Alzheimer com bastante precisão - e o melhor é que a detecção da doença é feita com anos de antecedência, algo que não ocorre com diagnósticos clínicos.
No estudo, os pesquisadores envolvidos no projeto treinaram um algoritmo de deep learning para analisar a absorção de glicose no corpo das pessoas e, mais especificamente, em certas áreas do cérebro. Para isso, foi injetada uma espécie de glicose radioativa no corpo do paciente, realizando um exame de tomografia posteriormente para verificar como ocorre a absorção dos nutrientes.
Assim, os cientistas utilizaram mais de 2 mil imagens de mil pacientes para que a rede neural fosse treinada com 90% dos exames, sendo que os outros 1% foram utilizados para validação. Na prática, o algoritmo diagnosticou com 100% de precisão os casos de Alzheimer ali presentes e descartou diagnósticos de 82% dos pacientes que não tinham a doença. Para efeito de comparação, um grupo de especialistas acertou 57% dos casos e descartou 91% deles.
Estes números são bastante otimistas, mas é claro que a pesquisa possui alguns pontos que precisam ser melhorados, como o grupo de testes que ainda não é do tamanho ideal; mesmo assim, este trabalho com certeza traz novas possibilidades de uso de inteligências artificiais para detectar e combater doenças.
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