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EEG e Machine Learning contribuem para diagnóstico de epilepsia

O estudo 

O diagnóstico de epilepsia, por vezes, é complexo devido à falta de informações e ferramentas que viabilizam a visualização do funcionamento cerebral. Há anos, os pesquisadores buscam estratégias que consigam esclarecer a presença dessa e de outras doenças cerebrais precocemente. Afinal, isso impediria o avanço para estágios mais graves, aumentando a sobrevida dos pacientes.

Uma pesquisa desenvolvida pelos cientistas Catarina da Silva Lourenço, Marleen C. Tjepkema-Cloostermans e Michel J.A.M. van Putten, publicada na revista Clinical Neurophysiology, em julho, revelou novas perspectivas para a área. Conforme as investigações, ao utilizar os mesmos padrões do Eletroencefalograma (EEG) associados ao aprendizado de máquina (machine learning), a identificação dos padrões da doença pode ser feita rapidamente

Dito de outra maneira, a Inteligência Artificial (IA) auxilia os médicos não apenas a visualizarem particularidades do cérebro dificilmente encontradas com os exames tradicionais, como também faz isso em apenas alguns minutos e de qualquer lugar, inclusive da própria clínica.

Resultados em números

Mostrar alguns dados é relevante para compreender essa nova forma de diagnóstico de epilepsia. Primeiramente, os cientistas analisaram 100 eletroencefalogramas (EEGs) de pessoas que utilizavam dispositivos portáteis para registrar a atividade cerebral ao longo de um período. Entre esses EEGs, 42 exibiram os padrões IED, 25 apresentaram outras irregularidades cerebrais, enquanto 33 mostraram-se dentro da normalidade.

Com isso, os investigadores encontraram uma taxa de concordância de 97%, indicando que o sistema computacional identificou de maneira eficaz os padrões neuroelétricos associados à epilepsia.

Além disso, houve uma redução significativa no tempo que os médicos gastam na revisão dos eletroencefalogramas (EEGs): a análise de 50 dos 100 EEGs aconteceu em menos de 2 minutos.

A média do número de segmentos marcados pela rede neural foi 4 vezes maior em EEGs que continham padrões IEDs do que em EEGs normais ou anormais que não apresentavam esses padrões.

Eficiência no diagnóstico de epilepsia

Inegavelmente, a tecnologia que estamos disponibilizando no Brasil apresenta uma revolução no diagnóstico de epilepsia com detecção de padrões através de EEG e machine learning. Ela otimiza o tempo dos médicos ao interpretar os dados de forma exponencialmente rápida. Ademais, contribui para uma detecção precoce de doenças neurológicas que poderiam ser descobertas bastante tempo depois, como ocorre com os exames tradicionais.

Aliás, a otimização proporciona uma análise entre 50 e 75 vezes mais rápida que estes últimos conseguem oferecer. Vale mencionar que todo o processo, ou seja, o software, funciona através de um capacete que contém tecnologia com IA.

Basta colocar o capacete na cabeça do paciente, sem necessidade de gel, aguardar a leitura e ter acesso a um relatório baseado num completo banco de dados normativo. Com esses relatórios em mãos, os médicos conseguem proporcionar diagnósticos muito mais completos e ajudar com eficiência tanto no tratamento quanto no acompanhamento.

Garanta acesso à chegada dessa tecnologia no Brasil.


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