Em casos de acidente vascular cerebral (AVC), a identificação rápida do problema é essencial para garantir a precisão do tratamento e tentar evitar sequelas. Um estudo feito no Instituto Real de Tecnologia de Melbourne (RMIT), na Austrália, em parceria com a Universidade Estadual Paulista (Unesp), desenvolveu, em fase de testes, um sistema para auxiliar na detecção de sintomas de AVC. É um dispositivo, que utiliza inteligência artificial (IA), instalado no smartphone. A expectativa para testagem clínica de uma primeira versão é de 12 a 18 meses.
O sistema faz a análise da face, verificando a assimetria do rosto, a partir de eventuais sintomas indicativos de AVC. A avaliação observa o movimento muscular descrito pelo Sistema de Codificação da Ação Facial (FACs), um compilado das expressões naturais do rosto humano escrito por Paul Ekman e Wallace Friesen. O neurocirurgião Victor Hugo Espíndola diz que pedir ao paciente para sorrir é um dos métodos de identificação de sintomas.
Na base de dados dos pesquisadores, há outros oito exercícios faciais pedidos aos voluntários, além do sorriso, como simular o apagar de uma vela e beijar um bebê, além de pronunciar algumas palavras diferentes. Combinando as informações disponíveis, o sistema é capaz de determinar uma correlação entre a disposição do rosto e o quadro clínico de AVC, realizando a chamada análise de regressão. Para que esse diagnóstico seja possível em um app, há, ainda, ajustes a serem feitos nas próximas etapas de pesquisa.
Uma das questões é tornar a tecnologia compatível com diferentes sistemas de smartphone. "Temos diversos modelos inteligentes que são 'leves' para executar em celulares, mas precisam ser validados. Devemos estabelecer uma configuração mínima necessária para que o sistema a ser desenvolvido execute com margem de segurança", frisa João Paulo Papa, também da Universidade Estadual de São Paulo (Unesp).
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