January 26, 2021 - Estela, Klaus e Miloslav são adultos idosos dos arredores de Medellín, Berlim e Praga, respectivamente. Junto com mais de seis milhões de pessoas, eles sofrem de doença de Parkinson, um distúrbio cerebral que progressivamente perturba redes cerebrais específicas e causa problemas de movimento, como tremores, rigidez e dificuldade para andar, bem como sintomas cognitivos variados, como atenção e desafios de memória.
Infelizmente para esses três, o exame neurológico provou ser caro e difícil de acessar. Seu cenário, que é comum em todo o mundo, sugere a necessidade de medidas de baixo custo, automatizadas, remotas e transculturalmente válidas que podem complementar as ferramentas de teste neurológico padrão.
Recentemente, meus colegas e eu publicamos um estudo na Cortex que trata desse assunto. O estudo é um esforço internacional envolvendo 330 participantes e equipes multidisciplinares da Colômbia, Alemanha e República Tcheca. Usando técnicas de aprendizado de máquina, analisamos a comunicação espontânea em pacientes com doença de Parkinson e indivíduos saudáveis em três idiomas diferentes: espanhol, alemão e tcheco.
Para os participantes, o estudo foi simples. Tudo o que eles precisavam fazer era descrever sua rotina diária enquanto eram gravados em áudio. Comparada com muitas avaliações clássicas, esta abordagem é útil porque envolve o mínimo de estresse e fadiga e não exclui indivíduos analfabetos.
Os discursos dos participantes foram então transcritos e analisados quanto a padrões. Neste caso, focamos na morfologia, ou a estrutura interna das palavras. Um algoritmo aprendeu os diferentes padrões de estrutura de palavras de um subgrupo de participantes com doença de Parkinson e um grupo de comparação e foi alimentado com textos não identificados dos participantes restantes. O procedimento teve como objetivo detectar se uma pessoa tinha doença de Parkinson ou não com base nessa linguagem espontânea. Foi reiterado várias vezes com diferentes subgrupos de participantes.
Os resultados foram convincentes. Em cada uma das três línguas, mais de 80% dos participantes com doença de Parkinson foram identificados corretamente como tal. Essas altas taxas de classificação permaneceram quase inalteradas, independentemente do sexo, idade e anos de educação dos pacientes. Além disso, as características morfológicas mais distintas foram significativamente associadas à gravidade da doença dos pacientes, conforme capturado por seu grau de deficiência motora.
Este trabalho colaborativo ilustra como a ciência da linguagem e a inteligência artificial podem se unir para promover inovações na saúde do cérebro. Primeiro, essas análises são totalmente automatizadas, de modo que superam as desigualdades financeiras e geográficas, resultando em acesso desigual a médicos altamente especializados. Em segundo lugar, a consistência dos resultados para espanhol, alemão e tcheco sugere que a abordagem pode ser válida e generalizável em vários idiomas diferentes. Terceiro, tudo o que os pacientes fizeram foi falar por menos de um minuto, sugerindo que podemos obter insights úteis sobre o cérebro de uma pessoa por meio de um protocolo breve e ecologicamente válido.
Olhando para o futuro, pretendemos aumentar a pesquisa na América Latina e nos Estados Unidos, e testar a abordagem em outras doenças neurodegenerativas comuns, como a doença de Alzheimer e a demência frontotemporal. Esta linha de trabalho representa uma encarnação promissora da missão GBHI em direção a caminhos mais equitativos para estudar distúrbios cerebrais. Original em inglês, tradução Google, revisão Hugo. Fonte: Global Brain Health Institute.
