{"id":11553,"date":"2026-01-29T07:07:00","date_gmt":"2026-01-29T06:07:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.grupotordesillas.net\/blog\/sistema-de-inteligencia-artificial-auxilia-diagnostico-precoce-da-doenca-de-alzheimer-ufpe\/"},"modified":"2026-01-29T07:07:00","modified_gmt":"2026-01-29T06:07:00","slug":"sistema-de-inteligencia-artificial-auxilia-diagnostico-precoce-da-doenca-de-alzheimer-ufpe","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.grupotordesillas.net\/pt\/blog\/sistema-de-inteligencia-artificial-auxilia-diagnostico-precoce-da-doenca-de-alzheimer-ufpe\/","title":{"rendered":"Sistema de intelig\u00eancia artificial auxilia diagn\u00f3stico precoce da Doen\u00e7a de Alzheimer\u00a0 – UFPE"},"content":{"rendered":"\n
\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Ferramenta utiliza Redes Neurais Artificiais para identificar padr\u00f5es cerebrais associados \u00e0 doen\u00e7a.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Um sistema baseado em intelig\u00eancia artificial capaz de ajudar no diagn\u00f3stico da Doen\u00e7a de Alzheimer foi desenvolvido na tese de doutorado \u201cSistema para Aux\u00edlio Diagn\u00f3stico da Doen\u00e7a de Alzheimer: uma aplica\u00e7\u00e3o com rede neural artificial adaptativa<\/a>\u201d. A pesquisa foi defendida, este ano, no Programa de P\u00f3s-Gradua\u00e7\u00e3o em Engenharia El\u00e9trica da Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)<\/a>, pelo pesquisador e professor do Instituto Federal de Pernambuco (IFPE) Gilson Jos\u00e9 Alves<\/a>. O estudo apresenta uma ferramenta que analisa sinais cerebrais para reconhecer padr\u00f5es caracter\u00edsticos da doen\u00e7a, oferecendo suporte \u00e0s equipes m\u00e9dicas na identifica\u00e7\u00e3o precoce e no acompanhamento dos pacientes.<\/p>\n\n\n\n

A pesquisa, que tem como orientador o professor\u00a0Marco Aur\u00e9lio Benedetti Rodrigues<\/a>\u00a0e coorientador o professor\u00a0Renato Evangelista de Ara\u00fajo<\/a>, prop\u00f5e o uso de Redes Neurais Artificiais (RNA), uma t\u00e9cnica de intelig\u00eancia artificial capaz de reconhecer padr\u00f5es complexos. Essa t\u00e9cnica interpreta registros de eletroencefalograma (EEG), um exame que capta as ondas el\u00e9tricas do c\u00e9rebro. Ao examinar essas ondas, o sistema consegue distinguir pessoas saud\u00e1veis daquelas com Alzheimer e tamb\u00e9m diferenci\u00e1-las de pacientes com outros tipos de dem\u00eancia, como a frontotemporal.<\/p>\n\n\n\n

Segundo o pesquisador, a escolha do eletroencefalograma como base de estudo foi estrat\u00e9gica. \u201cV\u00e1rios exames s\u00e3o usados para o diagn\u00f3stico de doen\u00e7as neurol\u00f3gicas, mas o EEG se destaca por ser de baixo custo e n\u00e3o invasivo. Isso o torna acess\u00edvel \u00e0 grande maioria da popula\u00e7\u00e3o\u201d, explica Gilson, pesquisador do Laborat\u00f3rio de Interface Homem-M\u00e1quina (LIHOM), do Departamento de Eletr\u00f4nica e Sistemas (DES) da UFPE, grupo voltado ao desenvolvimento de tecnologias para melhorar a qualidade de vida das pessoas. Essa caracter\u00edstica foi determinante para o desenvolvimento do sistema, que tem como proposta usar exclusivamente os sinais de EEG para auxiliar no diagn\u00f3stico da Doen\u00e7a de Alzheimer. O pesquisador destaca que o objetivo foi criar uma ferramenta capaz de reconhecer padr\u00f5es cerebrais t\u00edpicos da doen\u00e7a e classific\u00e1-los, automaticamente, inclusive em seus est\u00e1gios iniciais.<\/p>\n\n\n\n

Para desenvolver o sistema, Gilson utilizou uma base p\u00fablica de dados chamada \u201cOpenNeuro\u201d, com exames de 88 volunt\u00e1rios, sendo 36 diagnosticados com Alzheimer, 23 com dem\u00eancia frontotemporal e 29 saud\u00e1veis. Os registros cerebrais foram processados digitalmente, passando por etapas de filtragem e an\u00e1lise que permitiram isolar as faixas de ondas mais relevantes para o estudo. O sistema proposto analisa os sinais cerebrais ap\u00f3s o processamento e realiza a classifica\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica entre indiv\u00edduos portadores e n\u00e3o portadores da doen\u00e7a, conseguindo, inclusive, identificar altera\u00e7\u00f5es associadas aos est\u00e1gios iniciais do Alzheimer.<\/p>\n\n\n\n

Ap\u00f3s isso, o sistema foi testado com 50 participantes selecionados aleatoriamente da base de dados, o que permitiu avaliar seu desempenho na pr\u00e1tica. Os resultados foram considerados promissores: o modelo alcan\u00e7ou 94% de acur\u00e1cia (precis\u00e3o) e 80% de sensibilidade ao identificar pacientes com Alzheimer, demonstrando alto potencial para aplica\u00e7\u00e3o em diagn\u00f3sticos complementares. Embora o desempenho na diferencia\u00e7\u00e3o dos est\u00e1gios da doen\u00e7a tenha sido menos preciso, o estudo apontou caminhos de aprimoramento, como o aumento do n\u00famero de ciclos de aprendizado da rede.<\/p>\n\n\n\n

Para o pesquisador, o trabalho representa uma contribui\u00e7\u00e3o n\u00e3o apenas tecnol\u00f3gica, mas tamb\u00e9m humana. \u201cNosso objetivo \u00e9, de alguma forma, contribuir para diminuir o sofrimento dos atingidos por essa doen\u00e7a. O Alzheimer afeta profundamente n\u00e3o s\u00f3 o idoso, mas tamb\u00e9m seus familiares mais pr\u00f3ximos. Quando a doen\u00e7a \u00e9 identificada em sua fase inicial, a equipe m\u00e9dica consegue antecipar terapias que retardam sua evolu\u00e7\u00e3o\u201d, destaca Gilson Jos\u00e9 Alves.<\/p>\n\n\n\n

Os resultados da tese refor\u00e7am a import\u00e2ncia do uso de tecnologias inteligentes no campo da Sa\u00fade. A pesquisa destaca que ferramentas desse tipo n\u00e3o substituem o diagn\u00f3stico m\u00e9dico, mas funcionam como instrumentos de apoio que tornam o processo mais r\u00e1pido, preciso e acess\u00edvel. Ao combinar o olhar tecnol\u00f3gico da Engenharia com as demandas da Medicina, o trabalho de Gilson Jos\u00e9 Alves demonstra o potencial da intelig\u00eancia artificial como aliada no cuidado com a mente e o envelhecimento. A pesquisa abre espa\u00e7o para novos estudos que integrem ci\u00eancia, sa\u00fade e inova\u00e7\u00e3o, com foco em melhorar a vida de quem convive com doen\u00e7as neurol\u00f3gicas.<\/p>\n\n\n\n

Mais informa\u00e7\u00f5es
Programa de P\u00f3s-Gradua\u00e7\u00e3o em Engenharia El\u00e9trica da UFPE
(81) 2126.7117<\/strong>
ppgee@ufpe.br <\/a><\/p>\n\n\n\n

Gilson Jos\u00e9 Alves<\/strong>
gilsonj.alves@recife.ifpe.edu.br<\/a><\/p>\n\n\n\n

Fonte: https:\/\/www.ufpe.br<\/a><\/em><\/p>\n\n\n\n

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