A Kunumi, uma jovem startup mineira que trabalha com inteligência artificial (IA), está realizando uma pesquisa para tentar fazer diagnóstico precoce da doença de Alzheimer, mal que atinge 1,2 milhão de pessoas no Brasil.
Os primeiros resultados são promissores, como conta o médico Flávio Amaro, um dos responsáveis pela pesquisa. Utilizando exames laboratoriais de um banco de dados internacional, disponível para pesquisas clínicas, o modelo desenvolvido pela empresa conseguiu acertar o diagnóstico de Alzheimer em mais de 85% dos casos.
Para a realização da pesquisa, os profissionais da Kunumi, a maioria engenheiros da computação, utilizam o Aprendizado de Máquina (Machine Learning), uma subárea da Inteligência Artificial. Iniciada no início deste ano, a pesquisa tem duas vertentes: uma analisa resultados de exames de sangue e a outra avalia exames de imagens (ressonância magnética).
Os exames laboratoriais e de imagens obtidos já tinham um diagnóstico. Esse dado foi omitido e o banco de dados foi analisado pelo modelo desenvolvido pela startup. Para cada um dos exames, o modelo dava um diagnóstico. Confrontado com os resultados do banco de dados original, o índice de acerto para a doença de Alzheimer chegou a mais de 85% (no caso dos exames de sangue).
Dito de outra forma, quando foram analisados somente os exames dos pacientes com diagnóstico confirmado de Alzheimer, verificou-se que a Inteligência Artificial foi capaz de predizer que 85% deles teriam a doença. No caso da análise dos exames de imagens, o percentual de acerto foi menor, mas não menos importante: da ordem de 67%.
Resultados animadores
“Os resultados são muito significativos e animadores”, afirma o médico Flávio Amaro, embora ele reconheça que a pesquisa ainda tem um longo caminho para percorrer para alcançar seu principal objetivo, que é fazer precocemente o diagnóstico do Mal de Alzheimer. Segundo Flávio, o neuro-radiologista que coordena a parte médica da pesquisa, Augusto Braga, mantém a confiança de que o estudo tem caminhado para o melhor entendimento tanto do problema enfrentado quanto da ferramenta utilizada.
Agora, de acordo com Flávio, os primeiros resultados serão discutidos por uma equipe de neurologistas da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). Dessa forma, será possível avaliar mais profundamente a relevância clínica dos achados da pesquisa. A próxima etapa será publicar o trabalho em uma revista científica da área médica.
Segundo especialistas, os primeiros sintomas da doença de Alzheimer podem começar a ocorrer até mesmo dez antes que as primeiras alterações cognitivas sejam notadas, o que explica a relevância do diagnóstico precoce da doença.
“O que pretendemos é tentar ajudar no diagnóstico precoce, uma vez que sabemos que a doença pode ser melhor controlada se o seu tratamento começar mais cedo”, assinala Flávio. Ele ressalta, entretanto, que se mais este trabalho da Kunumi alcançar o seu objetivo, ou seja, ajudar antecipar o diagnóstico dessa demência, ele deve ser entendido apenas como mais uma ferramenta para ajudar os profissionais de saúde que tratam da doença.
Mais pesquisas em saúde
A parceria da Kunumi com o hospital Sírio-Libanês, um dos mais importantes centros de saúde da América Latina, é outro exemplo do uso da inteligência artificial na área médica. Usando o aprendizado de máquina, a empresa analisou dados da Unidade de Terapia Intensiva (UTI) com o objetivo de prever mortalidade e tempo de permanência no setor.
Esse foi um dos primeiros projetos da Kunumi em saúde e foi supervisionado pelo atual diretor executivo e coordenador da área médica da empresa, o médico Guilherme Salgado. O resultado é que o modelo desenvolvido foi capaz de antecipar a probabilidade de óbitos 27% mais precisa do que a métrica estatística adotada pelo hospital anteriormente (SAPS 3). Na área médica, ganhos dessa ordem são considerados extraordinários.
A startup mineira, que está abrigada no Parque Tecnológico de Belo Horizonte (BHTec), tem também pesquisas com medicina esportiva, cujo principal objetivo é prever lesões nos atletas, com medicina de precisão, que visa tratar a saúde do paciente de maneira exclusiva, levando em conta seu histórico e analisando cada caso individualmente, além de parcerias com operadoras de saúde.
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