IA e smartwatches podem detectar a doença de Parkinson precocemente
Em Breve
A convergência de smartwatches e AI levou a um avanço na detecção precoce da doença de Parkinson.
Os pesquisadores usaram dados de smartwatch para identificar indivíduos que seriam diagnosticados clinicamente com Parkinson sete anos depois, revelando movimentos mais lentos e qualidade de sono diminuída.
A principal autora do estudo, Dra. Kathryn Peall, achou o modelo preciso e separa a doença de Parkinson de outras condições que podem prejudicar o movimento.
A tecnologia tem o potencial de impactar significativamente nossas vidas no futuro, permitindo detecção e intervenção precoces, assistência médica personalizada, melhor gerenciamento de doenças, capacitação de indivíduos, avanço em pesquisa e assistência médica, prevenção e saúde pública e tomada de decisão baseada em dados.
A combinação de smartwatches e IA pode contribuir para melhores práticas de saúde, medidas preventivas e tomadas de decisão baseadas em dados.
A convergência de smartwatches e IA permitiu que os pesquisadores descobrissem informações ocultas sobre indivíduos que antes eram desconhecidos. Agora, surgiu um caso convincente, demonstrando o potencial dessa tecnologia.
Através da análise dos dados do smartwatch, pesquisadores fizeram um avanço na detecção precoce da doença de Parkinson. Eles foram capazes de identificar indivíduos que seriam clinicamente diagnosticados com Parkinson sete anos depois. Os dados revelaram que, mesmo anos antes do diagnóstico, esses indivíduos apresentavam movimentos mais lentos e qualidade do sono diminuída.
Para alcançar esse feito, os pesquisadores treinaram modelos de ML para distinguir aqueles com doença de Parkinson da população em geral. Comparando suas descobertas com modelos baseados em genética, química do sangue, estilo de vida ou sintomas prodrômicos conhecidos, como constipação ou perda de olfato, os modelos treinados em dados de acelerometria de smartwatches demonstraram desempenho superior no diagnóstico da doença de Parkinson.
A principal autora do estudo, Dra. Kathryn Peall, disse à BBC News que parecia ser preciso e separar a doença de Parkinson de outras condições que poderiam prejudicar o movimento, como velhice ou fragilidade.
Como benefício de trabalhar com um conjunto de dados como o UK Biobank, ela disse: “Comparamos nosso modelo em vários distúrbios diferentes, incluindo outros tipos de distúrbios neurodegenerativos, pessoas com osteoartrite e outros distúrbios do movimento, entre outros”.
No entanto, “sempre permanecerá uma escolha individual e pessoal” se as pessoas devem ser informadas de que tiveram Parkinson anos antes do aparecimento dos sintomas.
Ao aproveitar a riqueza de dados coletados por meio de smartwatches, os indivíduos podem obter informações valiosas sobre sua saúde e possivelmente procurar atendimento médico adequado mais cedo.
Dr. Sirwan Darweesh, neurologista do Departamento de Neurologia da Erasmus University School of Medicine em Rotterdam, dedicou uma extensa pesquisa para estudar o início e a progressão da doença de Parkinson. Em 1990, uma equipe de pesquisadores da universidade iniciou um estudo abrangente com o objetivo de monitorar a saúde de todos os moradores com mais de 55 anos de idade em Ommord, bairro da Holanda. Nesse estudo, o Dr. Darweesh se concentrou especificamente em um grupo de cem indivíduos que acabaram sendo diagnosticados com a doença de Parkinson.
Com base na pesquisa do Dr. Darweesh, foi determinado que a patologia da doença de Parkinson se manifesta mais de duas décadas antes que um diagnóstico clínico possa ser feito. Na maioria dos casos, os sintomas iniciais tornam-se perceptíveis aproximadamente dez anos antes de um diagnóstico oficial ser alcançado. O Dr. Darweesh compartilha a preocupação expressa por Grandas de que a doença de Parkinson é frequentemente diagnosticada em um estágio tardio, quando as terapias modificadoras da doença são menos eficazes. A provável razão por trás dessa ineficácia é que a patologia da doença já está consideravelmente avançada nesse ponto, com mais de 60% das células cerebrais dopaminérgicas vitais esgotadas no momento do diagnóstico.
Uma limitação da pesquisa recente é que os smartwatches registram apenas a atividade por uma semana. No entanto, se essa abordagem fosse aplicada em um cenário do mundo real, a coleta contínua de dados por um período prolongado poderia aumentar a precisão dos sinais de alerta. Antes do trabalho atual do Dr. Sandor, um grupo de cientistas nos Estados Unidos empregou inteligência artificial para identificar padrões nos dados do smartwatch. Eles também utilizaram uma amostra do UK Biobank, com foco em pacientes que já haviam recebido o diagnóstico de doença de Parkinson. Entre os pesquisadores envolvidos, o neurologista Dr. Karl Friedl enfatiza que uma semana inteira de monitoramento dos padrões de movimento é suficiente para detectar indivíduos com probabilidade de desenvolver Parkinson. Olhando de uma perspectiva mais ampla, o Dr. Friedl enfatiza que a análise do movimento de um indivíduo pode fornecer informações valiosas sobre vários aspectos de sua saúde e bem-estar. Quando combinados com recursos prodrômicos emergentes associados ao Parkinson, como anosmia, distúrbios do sono REM e depressão, os algoritmos preditivos em nosso mundo avançado de IA têm um tremendo potencial.
O estudo do smartwatch também coletou dados sobre padrões de sono de uma amostra de 65,000 indivíduos. Mais uma vez, a inteligência artificial demonstrou a capacidade de detectar alterações na duração e na qualidade do sono, tanto naqueles já diagnosticados com a doença de Parkinson no momento do registro da atividade quanto naqueles que foram diagnosticados anos depois. De acordo com o Dr. Sandor, os dados dos smartwatches revelaram que os indivíduos experimentam despertares mais frequentes à noite e maior duração do sono vários anos antes do diagnóstico de Parkinson. Ao combinar dados diurnos e noturnos, os acelerômetros podem oferecer aos médicos a oportunidade de intervir e potencialmente retardar a progressão da doença.
A tecnologia descrita acima, a convergência de smartwatches e inteligência artificial para detecção precoce da doença de Parkinson, tem o potencial de impactar significativamente nossas vidas no futuro. Aqui estão algumas maneiras pelas quais essa tecnologia pode fazer a diferença:
- Detecção e Intervenção Precoce: aproveitando os dados coletados de smartwatches e utilizando algoritmos avançados de aprendizado de máquina, os indivíduos podem obter informações iniciais sobre suas condições de saúde. A detecção precoce da doença de Parkinson ou outras condições semelhantes permite uma intervenção oportuna, melhorando potencialmente os resultados do tratamento e a qualidade de vida.
- Saúde Personalizada: A integração de smartwatches e AI permite soluções de saúde personalizadas. Com monitoramento e análise contínuos de dados de saúde, os indivíduos podem receber recomendações, intervenções e medidas preventivas personalizadas com base em seus padrões e riscos de saúde específicos. Essa abordagem personalizada tem o potencial de melhorar o bem-estar geral e o gerenciamento de doenças.
- Gerenciamento aprimorado de doenças: smartwatches equipados com algoritmos alimentados por IA podem fornecer feedback e lembretes em tempo real para indivíduos com doença de Parkinson ou outras condições crônicas. Esse suporte pode ajudar no gerenciamento de sintomas, esquemas de medicação, rotinas de exercícios e outros aspectos essenciais do gerenciamento de doenças, melhorando a qualidade de vida geral dos pacientes.
- Capacitação de Indivíduos: A tecnologia capacita os indivíduos a assumir um papel ativo em sua saúde e bem-estar. Ao fornecer acesso a informações de saúde personalizadas, os indivíduos podem tomar decisões informadas sobre seu estilo de vida, procurar atendimento médico oportuno e participar ativamente de sua própria jornada de saúde.
- Avanço em Pesquisa e Saúde: A grande quantidade de dados coletados por meio de smartwatches e analisados com algoritmos de IA podem contribuir para avanços em pesquisa médica. Os pesquisadores podem obter informações valiosas sobre a progressão da doença, identificar novos biomarcadores e desenvolver tratamentos mais eficazes. Esta tecnologia tem o potencial de acelerar a pesquisa médica e melhorar as práticas de saúde.
- Prevenção e Saúde Pública: A detecção precoce da doença de Parkinson e outras condições de saúde por meio de smartwatches e IA pode contribuir para medidas preventivas e iniciativas de saúde pública. Ao identificar indivíduos de alto risco, os profissionais de saúde e os formuladores de políticas podem implementar intervenções e estratégias direcionadas para reduzir a carga geral da doença.
- Tomada de Decisão Orientada por Dados: A riqueza de dados coletados de smartwatches pode ser aproveitada para informar políticas e estratégias de saúde. Dados agregados e anônimos podem fornecer informações valiosas sobre as tendências de saúde da população, permitindo que os sistemas de saúde aloquem recursos com mais eficiência, identifiquem riscos emergentes à saúde e desenvolvam intervenções baseadas em evidências.
Leia mais notícias relacionadas:
Aviso Legal
Em linha com a Diretrizes do Projeto Trust, observe que as informações fornecidas nesta página não se destinam e não devem ser interpretadas como aconselhamento jurídico, tributário, de investimento, financeiro ou qualquer outra forma. É importante investir apenas o que você pode perder e procurar aconselhamento financeiro independente se tiver alguma dúvida. Para mais informações, sugerimos consultar os termos e condições, bem como as páginas de ajuda e suporte fornecidas pelo emissor ou anunciante. MetaversePost está comprometida com relatórios precisos e imparciais, mas as condições de mercado estão sujeitas a alterações sem aviso prévio.
Sobre o autor
Damir é o líder de equipe, gerente de produto e editor da Metaverse Post, abordando tópicos como AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse e Web3-Campos relacionados. Seus artigos atraem um grande público de mais de um milhão de usuários todos os meses. Ele parece ser um especialista com 10 anos de experiência em SEO e marketing digital. Damir foi mencionado em Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto e outras publicações. Ele viaja entre os Emirados Árabes Unidos, Turquia, Rússia e CEI como um nômade digital. Damir formou-se em física, o que ele acredita ter lhe dado as habilidades de pensamento crítico necessárias para ter sucesso no cenário em constante mudança da internet.
Mais artigos
Damir é o líder de equipe, gerente de produto e editor da Metaverse Post, abordando tópicos como AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse e Web3-Campos relacionados. Seus artigos atraem um grande público de mais de um milhão de usuários todos os meses. Ele parece ser um especialista com 10 anos de experiência em SEO e marketing digital. Damir foi mencionado em Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto e outras publicações. Ele viaja entre os Emirados Árabes Unidos, Turquia, Rússia e CEI como um nômade digital. Damir formou-se em física, o que ele acredita ter lhe dado as habilidades de pensamento crítico necessárias para ter sucesso no cenário em constante mudança da internet.
