A doença de Parkinson (DP) é a segunda principal causa de demência no mundo, perdendo apenas para a doença de Alzheimer. A perda dos neurônios dopaminérgicos resulta em alterações motoras e declínio cognitivo. Apesar de toda a pesquisa, o diagnóstico da doença permanece clínico e refém da ocorrência dos sintomas.
A novidade é que pesquisadores da Universidade Estadual Paulista (Unesp) estão utilizando as alterações que caracterizam a marcha parkinsoniana como meio para o diagnóstico da doença com auxílio de inteligência artificial. A publicação do grupo na revista Gait & Posture relata os resultados da utilização de algoritmos de aprendizado de máquina identificando casos da doença por meio de parâmetros espaciais e temporais da marcha.
As alterações da marcha foram o critério escolhido pela equipe para investigação porque tais alterações começam a aparecer precocemente na evolução da doença, tendem a se acentuarem com o passar do tempo e não possuem relação com critérios fisiológicos como idade, altura e peso corporal.
Para a investigação, foram recrutados 126 voluntários, todos com menos de 50 anos, sendo 63 portadores de DP e 63 indivíduos sem a doença. Os dados foram coletados e alimentaram os algoritmos de aprendizado da máquina por 7 anos. A investigação também incluiu modernas câmeras de captação de movimento capazes da precisão necessária para a avaliação de parâmetros como comprimento, largura, duração, velocidade, cadência e tempo de suporte único e duplo (tempo com os dois pés no chão), bem como a variabilidade e assimetria dos passos.
Ao comparar os parâmetros esperados para a idade entre os indivíduos sadios com os encontrados no grupo dos portadores de DP, os parâmetros considerados mais importantes para o diagnóstico foram comprimento do passo, velocidade, largura e consistência (ou variabilidade da largura). Já para avaliar a gravidade da doença, os fatores mais significativos foram a variabilidade da largura do passo e o tempo de apoio duplo no solo.
Na avaliação diagnóstica, para uma precisão média de 80% da avaliação clínica, a inteligência artificial alcançou 84,6%. Também foram relevantes os resultados para avaliação de gravidade.
Segundo os autores, ainda que o alto custo do equipamento utilizado (U$ 100 mil) seja um limitador, a metodologia pode reduzir a possibilidade do erro de diagnóstico ao ser associada com a avaliação clínica.
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Fonte: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0966636222004799?via%3Dihub
