USP desenvolve IA e RV para diagnóstico precoce de declínio cognitivo

Pesquisadores do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da Universidade de São Paulo (USP), em São Carlos, estão desenvolvendo uma plataforma tecnológica inovadora que combina realidade virtual (RV) e inteligência artificial (IA) para aprimorar o diagnóstico precoce do comprometimento cognitivo leve (CCL). O CCL é um estágio intermediário entre o declínio cognitivo natural do envelhecimento e o início de quadros demenciais, como a doença de Alzheimer.

A nova ferramenta busca superar as limitações dos testes tradicionais, como o Miniexame do Estado Mental e o Montreal Cognitive Assessment (MoCA), que são baseados em papel e caneta. Segundo Roberto Douglas Guimarães de Aquino, pesquisador do projeto, esses testes são vulneráveis a variáveis socioculturais e educacionais, dependem de interpretações subjetivas e têm sensibilidade reduzida para identificar as formas mais leves de comprometimento.

Nova abordagem com RV e IA

A plataforma da USP propõe uma quebra de paradigma ao oferecer uma experiência imersiva e dinâmica. Durante a avaliação, os participantes realizam tarefas em ambientes virtuais simulando atividades rotineiras. Enquanto interagem, tecnologias específicas registram informações sobre seu comportamento e funcionamento cerebral.

Dados coletados por eletroencefalograma (EEG) registram a atividade elétrica cerebral, e rastreadores captam os padrões de movimentação ocular. Esses dados multimodais são analisados por algoritmos de IA, incluindo modelos de aprendizado de máquina e redes neurais profundas. Padrões como o tempo de fixação do olhar e as oscilações de ondas cerebrais fornecem insights sobre a atenção e o esforço da memória operacional.

Diagnóstico preciso e explicativo

A IA atua como um cérebro analítico, processando e integrando as informações em tempo real para identificar padrões estatísticos associados ao declínio cognitivo precoce. A arquitetura da IA foi desenhada para priorizar modelos interpretáveis, garantindo um diferencial ético e metodológico.

“Mais do que dar uma resposta automatizada sobre se há ou não comprometimento, nosso algoritmo explica o ‘porquê’, gerando um relatório detalhado para apoiar a decisão do médico neurologista”, explicou Aquino. A tecnologia permite mapear a correlação exata entre o estímulo visual, a estratégia ocular do paciente e a resposta neurofisiológica do cérebro.

Impacto e próximos passos

Estima-se que de 15% a 20% das pessoas com mais de 65 anos tenham comprometimento cognitivo leve, com metade desse grupo podendo evoluir para demência em até 5 anos. A identificação precoce é crucial para frear a progressão de doenças neurodegenerativas.

O projeto, coordenado pelo professor Alexandre Delbem e financiado pela Fapesp através do Centro para Inteligência Artificial em Gestão de Saúde (ciaGsaúde), envolve parcerias com outros centros de pesquisa da USP. Após as validações clínicas, o software de análise integrada, os algoritmos e os conjuntos de dados anonimizados serão disponibilizados publicamente em código aberto no GitHub, promovendo a colaboração científica.