IA pode detectar sinais precoces de Alzheimer em padrões de fala, mostra estudo

“Nosso foco foi identificar alterações sutis de linguagem e áudio que estão presentes nos estágios iniciais da doença de Alzheimer, mas que não são facilmente reconhecíveis por familiares ou pelo médico de cuidados primários de um indivíduo”, disse Hajjar. Para isso, os pesquisadores usaram ferramentas avançadas de aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural (NLP) e avaliaram padrões de fala em 206 pessoas – 114 que atendiam aos critérios de declínio cognitivo leve e 92 que não apresentavam comprometimento.

Os participantes do estudo, que estavam matriculados em um programa de pesquisa na Emory University em Atlanta, receberam várias avaliações cognitivas padrão antes de serem solicitados a registrar uma descrição espontânea de 1 a 2 minutos sobre uma obra de arte.“As descrições gravadas da imagem nos forneceram uma aproximação das habilidades de conversação que poderíamos estudar por meio de inteligência artificial para determinar o controle motor da fala, densidade de ideias, complexidade gramatical e outras características da fala”, explica o Dr. Hajjar.

A equipe de pesquisa comparou a análise da fala dos participantes com suas amostras de líquido cefalorraquidiano e exames de ressonância magnética para determinar com que precisão os biomarcadores de voz digital detectaram tanto o comprometimento cognitivo leve quanto o estado e a progressão da doença de Alzheimer.

“Antes do desenvolvimento do aprendizado de máquina e da PNL, o estudo detalhado dos padrões de fala em pacientes era extremamente trabalhoso e muitas vezes não era bem-sucedido porque as mudanças nos estágios iniciais eram frequentemente indetectáveis ​​ao ouvido humano”, disse o autor principal do estudo. “Este novo método de teste teve um bom desempenho na detecção de pessoas com comprometimento cognitivo leve e, mais especificamente, na identificação de pacientes com evidência de doença de Alzheimer – mesmo quando não pode ser facilmente detectado usando avaliações cognitivas padrão”. completou.

Durante o estudo, os pesquisadores gastaram menos de 10 minutos capturando a gravação de voz de um paciente. Os testes neuropsicológicos tradicionais geralmente levam várias horas para serem administrados. Por isso, os cientistas afirmam que, se confirmado com estudos maiores, o uso de inteligência artificial e aprendizado de máquina para estudar gravações vocais pode fornecer aos prestadores de cuidados primários uma ferramenta de triagem fácil de executar para indivíduos em risco.

Dr. Hajjar ainda reforça que “diagnósticos precoces dão aos pacientes e familiares mais tempo para planejar o futuro e aos médicos maior flexibilidade na recomendação de intervenções promissoras no estilo de vida”.

A pesquisa deste estudo foi apoiada por doações do National Institutes of Health/National Institute on Aging e da Alzheimer's Drug Discovery Foundation. O Dr. Hajjar detém a Distinguished University Chair da Família Pogue em Pesquisa e Cuidados Clínicos na Doença de Alzheimer, em memória de Maurine e David Weigers McMullan.