Ferramenta de rastreio facial para celulares detecta AVC em segundos

“A detecção precoce do AVC é fundamental, pois o tratamento imediato pode melhorar significativamente os resultados de recuperação, reduzir o risco de incapacidade a longo prazo e salvar vidas”, disse o autor Dinesh Kumar, da Escola de Engenharia da RMIT. “Desenvolvemos uma ferramenta simples para smartphone que os paramédicos podem usar para determinar instantaneamente se um paciente está pós-AVC e depois informar o hospital antes que a ambulância saia da casa do paciente.”

Os criadores dizem que apesar de o recurso ter uma taxa de precisão de 82% na detecção do acidente vascular cerebral, ele não substitui testes de diagnóstico clínico abrangentes. De toda forma, pode auxiliar a identificar pessoas que necessitam de tratamento muito mais cedo.

Os sintomas do AVC incluem confusão mental, dor de cabeça intensa, perda parcial ou total do controle dos movimentos, dificuldade de fala, alterações visuais, diminuição das expressões faciais e tontura.

“Muitas vezes, os sinais são sutis. Além disso, se os socorristas estiverem trabalhando com pessoas que não são da sua raça ou gênero, é mais provável que esses sinais não sejam percebidos”, apontou Kumar. “Essa taxa pode ser ainda maior em centros regionais menores. Dado que muitos AVC ocorrem em casa e os cuidados iniciais são muitas vezes prestados por socorristas em condições não ideais, há uma necessidade urgente de ferramentas de diagnóstico fáceis de utilizar e em tempo real.”

Essa nova tecnologia baseada em IA que ele ajudou a desenvolver utiliza o poder do reconhecimento de expressões faciais para detectar acidentes vasculares cerebrais, analisando a simetria facial e movimentos musculares específicos, conhecidos como unidades de ação.

O modelo utiliza o Sistema de Codificação de Ação Facial. Existente desde a década de 1970, categoriza os movimentos faciais pela contração ou relaxamento dos músculos, fornecendo uma estrutura detalhada para a análise de expressões.

“Um dos principais parâmetros que afeta as pessoas com AVC é que os músculos faciais normalmente se tornam unilaterais, de modo que um lado da face se comporta de maneira diferente do outro lado da face”, explicou Guilherme Camargo de Oliveira, da Unesp e da RMIT. “Temos as ferramentas de IA e as ferramentas de processamento de imagem que podem detectar se há alguma alteração na assimetria do sorriso – essa é a chave para a detecção no nosso caso.”

Para o futuro, os especialistas planejam desenvolver o recurso em colaboração com profissionais de saúde para que seja capaz de detectar outras condições neurológicas que afetam as expressões faciais.

“Queremos ser o mais sensíveis e específicos possível. Agora estamos trabalhando em uma ferramenta de IA com dados adicionais e onde consideraremos também outras doenças”, adiantou Kumar. “A colaboração com prestadores de cuidados de saúde será crucial para integrar esta aplicação nos protocolos de resposta a emergências existentes, fornecendo aos paramédicos um meio eficaz de detecção precoce de AVC”, completou.