Pesquisadores da Faculdade de Ciências da Unesp, em Bauru, e da Faculdade de Engenharia do Instituto Real de Tecnologia de Melbourne (RMIT), na Austrália, desenvolveram uma ferramenta inovadora que utiliza inteligência artificial (IA) para detectar acidente vascular cerebral (AVC), com base nas expressões faciais.
A tecnologia desenvolvida analisa movimentos faciais específicos, categorizados pelo sistema de mensuração Facial Action Coding System (FACS), criado pelos cientistas Paul Ekman e Wallace Friesen na década de 1970.
Este sistema classifica os movimentos faciais com base na contração e relaxamento dos músculos da face.
Utilizando vídeos de pacientes reais, os pesquisadores treinaram um algoritmo de IA para diferenciar as expressões de indivíduos saudáveis daqueles que sofreram um AVC.
Em testes, a ferramenta identificou corretamente 82% dos casos, fornecendo uma avaliação baseada em alterações clinicamente observáveis.
Os pesquisadores da Unesp e do RMIT estão trabalhando para transformar a ferramenta em um aplicativo para smartphones, visando facilitar seu uso por profissionais de saúde e socorristas em situações de emergência.
A ferramenta poderá ajudar na identificação precoce dos sintomas e otimizar o atendimento médico, especialmente em cenários onde enfermeiros e socorristas têm dificuldade para identificar sinais sutis do AVC.
No entanto, para que isso aconteça, será necessário superar desafios científicos e comerciais, como adaptar a tecnologia aos smartphones atuais e estabelecer parcerias com hospitais para validar o modelo em situações reais.
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Identificação do AVC pode ser só o primeiro passo da ferramenta
O AVC, também conhecido como derrame cerebral, é uma das principais causas de morte no Brasil, com mais de 110 mil mortes em 2023, segundo a Sociedade Brasileira de AVC.
Identificar precocemente os sintomas é crucial para reduzir o risco de morte e limitar os danos cerebrais.
No entanto, a identificação inicial nem sempre é feita por pessoas treinadas para reconhecer os sinais do AVC, como dificuldades para levantar um dos lados da boca ao sorrir ou perda do controle dos movimentos faciais.
Dessa forma, a tecnologia que está sendo desenvolvida pelos pesquisadores poderia ser fundamental para auxiliar a salvar vidas.
A expectativa é que a ferramenta, além de detectar AVC, possa no futuro ajudar a monitorar a progressão de doenças neurodegenerativas como Parkinson, Alzheimer e Esclerose Lateral Amiotrófica (ELA).
