{"id":2835,"date":"2018-04-26T07:01:17","date_gmt":"2018-04-26T05:01:17","guid":{"rendered":"https:\/\/www.grupotordesillas.net\/pt\/?p=2835"},"modified":"2018-04-26T07:02:37","modified_gmt":"2018-04-26T05:02:37","slug":"pesquisa-da-uff-usa-inteligencia-artificial-na-deteccao-de-doencas-mentais","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.grupotordesillas.net\/pt\/blog\/pesquisa-da-uff-usa-inteligencia-artificial-na-deteccao-de-doencas-mentais\/","title":{"rendered":"Pesquisa da UFF usa intelig\u00eancia artificial na detec\u00e7\u00e3o de doen\u00e7as mentais"},"content":{"rendered":"

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Pesquisa desenvolvida pela UFF, em parceria com a\u00a0University College London<\/a>, da Inglaterra, e a\u00a0University\u00a0of Pittsburgh<\/a>, dos Estados Unidos, possibilitou a inser\u00e7\u00e3o da universidade no cen\u00e1rio internacional, numa relevante \u00e1rea do conhecimento: o uso da intelig\u00eancia artificial aplicada \u00e0 cl\u00ednica<\/strong>. Do ponto de vista social e m\u00e9dico, o estudo representa a possibilidade de se obter par\u00e2metros de avalia\u00e7\u00e3o mais objetivos e que auxiliem os psiquiatras e psic\u00f3logos nos diagn\u00f3sticos e encaminhamentos terap\u00eauticos dos mais variados transtornos mentais.<\/p>\n

A coordenadora do Programa de P\u00f3s-gradua\u00e7\u00e3o em Ci\u00eancias Biom\u00e9dicas, Let\u00edcia de Oliveira, do\u00a0Laborat\u00f3rio de Neurofisiologia do Comportamento\u00a0<\/a>(Labnec), do Instituto Biom\u00e9dico da UFF, \u00e9 a respons\u00e1vel pela pesquisa. Ela exemplifica que um m\u00e9dico cardiologista consegue avaliar o risco de um ataque card\u00edaco com base em v\u00e1rios par\u00e2metros cl\u00ednicos mais objetivos<\/strong>, tais como exames laboratoriais, \u00edndice de gordura corporal, grau de obstru\u00e7\u00e3o dos vasos sangu\u00edneos, etc. J\u00e1 o psiquiatra, por outro lado, tem um arsenal bem mais limitado para auxili\u00e1-lo, tanto no diagn\u00f3stico como na conduta terap\u00eautica, j\u00e1 que exames laboratoriais ou de imagem cerebral mais simples, como resson\u00e2ncia ou tomografia, t\u00eam apresentado pouca efici\u00eancia nesta \u00e1rea. Portanto, a ideia, segundo ela, \u00e9 identificar biomarcadores de patologias mentais, iniciativa que se mostra revolucion\u00e1ria na pr\u00e1tica cl\u00ednica da psiquiatria e em outras \u00e1reas afins.<\/p>\n

O estudo \u00e9 realizado na UFF, e segundo a professora, a parceria internacional vem se consolidando, com visitas bilaterais entre pesquisadores e estudantes das institui\u00e7\u00f5es de ensino envolvidas. Recentemente, Let\u00edcia foi contemplada com um contrato honor\u00e1rio pela University College London, com o t\u00edtulo de \u201cHonorary Senior Research Associate<\/em>\u201d, o que representa o reconhecimento do estudo do grupo brasileiro e a consolida\u00e7\u00e3o da intera\u00e7\u00e3o internacional.<\/p>\n

Al\u00e9m de Leticia de Oliveira, o grupo \u00e9 formado pelas colegas Mirtes Pereira e Isabel Antunes, tamb\u00e9m coordenadoras do Labnec,\u00a0 e de Jana\u00edna Mour\u00e3o-Miranda, professora titular na University College London (UCL), na Inglaterra; bem como de Orlando Fernandes J\u00fanior, ex-aluno de doutorado, e atualmente bolsista de p\u00f3s-doutorado da UFRJ, e de Liana Portugal, pesquisadora de p\u00f3s-doutorado sob a supervis\u00e3o de Leticia. Juntos, eles est\u00e3o aplicando a metodologia tamb\u00e9m em dados coletados no Brasil.<\/p>\n

A pesquisa<\/h2>\n

No in\u00edcio a professora analisou as imagens cerebrais de 32 adolescentes saud\u00e1veis<\/strong>, sendo 16 filhos de pacientes com dist\u00farbio bipolar<\/strong> e 16 filhos de pais que n\u00e3o apresentavam dist\u00farbios<\/strong>. O trabalho, segundo a professora, foi feito com uma amostra pequena e, portanto, os resultados foram interpretados com cuidado. Na ocasi\u00e3o, foi observado que o algoritmo de reconhecimento de padr\u00e3o foi capaz de predizer com 75% de precis\u00e3o quais adolescentes do estudo tinham pais \u201csaud\u00e1veis<\/em>\u201d – sem nenhuma patologia mental diagnosticada – e quais tinham transtorno bipolar. O algoritmo foi \u201ctreinado\u201d com o padr\u00e3o de atividade cerebral dos jovens enquanto eles visualizavam est\u00edmulos de faces humanas com express\u00e3o neutra.<\/p>\n

A professora ressaltou que os pesquisados eram saud\u00e1veis, \u201csem nenhum sintoma de patologia mental, na \u00e9poca da coleta dos dados de neuroimagem e o algoritmo foi capaz de discrimin\u00e1-los mesmo assim<\/em>\u201d. O resultado sugere que a n\u00edvel cerebral j\u00e1 havia uma \u201cassinatura<\/em>\u201d, uma \u201cmarca<\/em>\u201d capaz de diferenciar os dois grupos<\/strong>. De fato, um acompanhamento de seis meses a um ano depois da coleta da neuroimagem foi realizado, e os pesquisadores observaram que os adolescentes que desenvolveram alguma patologia mental eram aqueles cujo o algoritmo apresentava maior confian\u00e7a na classifica\u00e7\u00e3o como filhos de pais com transtorno bipolar.<\/p>\n

O trabalho est\u00e1 no campo da investiga\u00e7\u00e3o acad\u00eamica e ainda n\u00e3o se tornou rotina nos postos de sa\u00fade, pois de acordo com a coordenadora, ainda h\u00e1 um longo caminho a ser trilhado. Para ela, o estudo ainda vai demorar para ser inserido na rotina cl\u00ednica. \u201c\u00c9 preciso muito cuidado com os resultados \u201cfalsos positivos\u201d, ou seja, casos em que o algoritmo de reconhecimento de padr\u00f5es (\u00e1rea de \u201cmachine learning\u201d ou aprendizado de m\u00e1quina) indicaria uma vulnerabilidade a alguma patologia mental, mas isto n\u00e3o seria verdadeiro. H\u00e1 v\u00e1rias quest\u00f5es \u00e9ticas que precisam ser discutidas antes de inserir este tipo de abordagem no atendimento ao paciente<\/em>\u201d, explicou.<\/p>\n

A metodologia<\/h2>\n

A pesquisa, que utiliza a metodologia de reconhecimento de padr\u00f5es, \u00e1rea de machine learning – aprendizado de m\u00e1quina, sub\u00e1rea da intelig\u00eancia artificial – aplicada a imagens cerebrais, chegou a um algoritmo computacional capaz de ajudar a identificar adolescentes em risco de apresentar em algum momento da vida um transtorno mental<\/strong>. O programa \u00e9 capaz de aprender caracter\u00edsticas que identificam um determinado est\u00edmulo ap\u00f3s entrar em contato com ele repetidamente.<\/p>\n

De acordo com Let\u00edcia de Oliveira, a metodologia consiste de duas fases<\/strong>: a primeira \u00e9 a de treinamento, onde v\u00e1rios exemplos de um determinado est\u00edmulo s\u00e3o apresentados ao algoritmo para que ele aprenda as caracter\u00edsticas que definem o est\u00edmulo e os diferenciam dos outros. A segunda etapa \u00e9 a de teste, onde o algoritmo deve discriminar um novo est\u00edmulo (nunca apresentado na fase de treino) indicando se pertence ou n\u00e3o \u00e0 classe daquele que foi treinado.<\/p>\n

No estudo, por exemplo, os pesquisadores treinam o algoritmo para discriminar, com base em imagens da atividade cerebral, \u201cfilhos de pais saud\u00e1veis<\/em>\u201d versus \u201cfilhos de pais com transtorno bipolar<\/em>\u201d. Depois da fase de treinamento, o algoritmo \u00e9 desafiado com imagens cerebrais \u201cnovas<\/em>\u201d daqueles com pais saud\u00e1veis e com transtorno, ou seja, imagens cerebrais de adolescentes que n\u00e3o haviam participado. Os cientistas observaram que o algoritmo acertava 75% das vezes, o que foi considerado alto j\u00e1 que eram jovens sem nenhuma patologia.<\/p>\n

Entretanto, o treinamento poderia, de alguma maneira, influenciar no resultado final, pois a efici\u00eancia da pesquisa depende bastante do algoritmo utilizado. Segundo a professora, h\u00e1 v\u00e1rios dispon\u00edveis e a cada dia eles ficam ainda mais eficientes. \u201cH\u00e1 uma \u00e1rea imensa de pesquisa na computa\u00e7\u00e3o tentando cri\u00e1-los cada vez mais eficientes e com baixas taxas de erro<\/em>\u201d, ressaltou.<\/p>\n

Fatores causadores de doen\u00e7as mentais<\/h2>\n

Atualmente, a hip\u00f3tese mais aceita pelos pesquisadores \u00e9 a de que a deflagra\u00e7\u00e3o de uma patologia mental, na maioria dos casos, \u00e9 essencialmente multifatorial<\/strong>. \u201cFatores biol\u00f3gicos ou predisposi\u00e7\u00f5es gen\u00e9ticas ocupam posi\u00e7\u00e3o de destaque, mas o local onde o indiv\u00edduo est\u00e1 inserido \u00e9 fundamental. Ambientes seguros, com apoio social, e menos estresse representam fatores de prote\u00e7\u00e3o. Viol\u00eancia, estresse, traumas (especialmente infantis) s\u00e3o importantes fatores de vulnerabilidade para o desencadeamento de doen\u00e7as mentais. Em geral, h\u00e1 um sinergismo entre os fatores biol\u00f3gicos e ambientais<\/em>\u201d, acrescentou Let\u00edcia.<\/p>\n

A professora destacou tamb\u00e9m que a import\u00e2ncia da pesquisa, realizada com financiamento da\u00a0Capes<\/a>\u00a0e do\u00a0Wellcome Trust<\/a>, deve-se ao fato de que muitas doen\u00e7as mentais t\u00eam in\u00edcio no fim da adolesc\u00eancia e a detec\u00e7\u00e3o precoce e o tratamento podem retardar, amenizar ou mesmo evitar o desenvolvimento da enfermidade. Al\u00e9m disso, h\u00e1 outros trabalhos do grupo e da literatura da \u00e1rea que indicam que o uso da metodologia de aprendizado de m\u00e1quina pode ajudar para identificar e evitar outras patologias mentais.<\/p>\n

\u201cEm estudo mais recente, por exemplo, observamos que a metodologia de reconhecimento de padr\u00f5es pode predizer sintomas de desregula\u00e7\u00e3o emocional em adolescentes com algum tipo de transtorno mental. Em outra pesquisa desse mesmo grupo, foi observado que esta metodologia foi capaz de predizer o tra\u00e7o de afeto negativo – que representa o quanto um indiv\u00edduo vivencia emo\u00e7\u00f5es negativas em seu cotidiano. Este foi um dos primeiros trabalhos na literatura a mostrar que o aprendizado de m\u00e1quina \u00e9 capaz de predizer um tra\u00e7o de personalidade tamb\u00e9m em indiv\u00edduos saud\u00e1veis<\/em>\u201d, concluiu Let\u00edcia de Oliveira.<\/p>\n

Fonte:\u00a0http:\/\/www.uff.br\/<\/a><\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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