Destaque

Inteligência artificial encontra a ‘assinatura’ de doença neurológica na voz

Fonte

Universidade de Roma Sapienza

Data

sábado. 27 fevereiro 2021 10:20

A análise da voz, realizada com uma técnica específica de inteligência artificial chamada aprendizado de máquina, pode se tornar uma ferramenta crucial para o diagnóstico e avaliação clínica do Tremor Essencial. Essa é a perspectiva aberta por um estudo publicado na revista científica Movement Disorders como resultado da colaboração entre pesquisadores da Universidade de Roma Sapienza, do IRCCS Neuromed e do Departamento de Engenharia Eletrônica da Universidade de Roma Tor Vergata.

O Tremor Essencial é o distúrbio do movimento mais comum, afetando 4% das pessoas com mais de 65 anos e é cerca de vinte vezes mais comum do que a doença de Parkinson – com a qual é frequentemente confundido. Ocorre principalmente com tremor involuntário de membros superiores e compromete significativamente a qualidade de vida dos pacientes. Cerca de 12% dos pacientes com Tremor Essencial também apresentam um tremor característico da voz.

A voz é um fenômeno biológico complexo que requer a ativação correta de uma extensa rede de neurônios no cérebro. Precisamente por esse motivo, a voz pode fornecer informações sobre a saúde do sistema nervoso de uma pessoa específica, e a análise avançada de gravações de voz usando os mais modernos algoritmos de aprendizado de máquina representa, portanto, uma pesquisa científica de ponta.

Esse tipo de análise permitiu o reconhecimento automático – com alta sensibilidade e especificidade – do tremor vocal e da resposta sintomática a terapias medicamentosas específicas em pacientes com Tremor Essencial. Seta é uma abordagem metodológica que pode revelar-se uma ferramenta inovadora e não invasiva no diagnóstico de doenças neurológicas específicas.

“O diagnóstico do Tremor Essencial e a avaliação da resposta à terapia medicamentosa baseiam-se atualmente em avaliações clínicas que têm o limite de depender da experiência específica do avaliador. Graças aos resultados do nosso estudo, será possível no futuro desenvolver um novo método automatizado e padronizado de investigação para o diagnóstico desta patologia e para a avaliação da resposta clínica a terapias farmacológicas específicas”, explicou o Dr. Antonio Suppa, professor do Departamento de Neurociência Humana da Universidade de Roma Sapienza e do IRCCS Neuromed.

Mas as perspectivas são ainda mais amplas. “A análise avançada da voz pode permitir, no futuro, o reconhecimento de doenças neurológicas específicas e a identificação das intervenções terapêuticas mais adequadas, em linha com a nova fronteira da medicina de precisão. A inteligência artificial também abre novas perspectivas no diagnóstico e tratamento de doenças neurológicas específicas à distância, um benefício da telemedicina”, destacou o Dr. Antonio Suppa.

Especificamente, a pesquisa foi conduzida por meio da gravação de voz de 58 pacientes com Tremor Essencial e 74 pacientes controles saudáveis. As gravações de voz, realizadas enquanto os participantes pronunciavam uma vogal por cinco segundos, foram posteriormente examinadas com algoritmos de aprendizado de máquina pelo Dr. Giovanni Costantini e pelo Dr. Giovanni Saggio nos laboratórios do Departamento de Engenharia Eletrônica da Universidade de Roma Tor Vergata.

“O uso da inteligência artificial nos permite ampliar as ferramentas diagnósticas atualmente disponíveis neste campo, indo além dos seus limites.  As análises possibilitaram identificar alterações vocais mesmo em pacientes com Tremor Essencial que não apresentavam alterações vocais aparentes ao exame clínico. A análise avançada de voz com algoritmos de aprendizado de máquina permitirá, portanto, o desenvolvimento de procedimentos diagnósticos inovadores, padronizados e de alta precisão “, concluiu o Dr. Francesco Asci, neurologista do Departamento de Neurociência Humana da Universidade de Roma Sapienza.

Acesse o resumo do artigo científico (em inglês).

Acesse a notícia completa na página da Universidade de Roma Sapienza (em italiano).

Fonte: Universidade de Roma Sapienza.

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