O pesquisador Bruno Fonseca, natural de Remanso, desenvolveu uma pesquisa em conjunto com outros cientistas sobre o diagnóstico precoce da Doença de Parkinson por meio de inteligência artificial. A patologia é uma enfermidade crônica e progressiva que afeta cerca de 1% da população global e causa sintomas como lentidão dos movimentos e tremores.
Para a pesquisa, foi utilizada uma base de dados pública contendo sinais de eletroencefalograma de indivíduos com e sem a doença. Ferramentas matemáticas, conhecidas como Hjorth features, foram aplicadas para extrair biomarcadores da doença que, em conjunto com técnicas de IA, permitiram a identificação automática dos pacientes.
O estudo gerou resultados promissores, com uma acurácia acima de 89% na identificação dos indivíduos portadores da DP. O trabalho também permitiu inferir que os lóbulos parietal, frontal, central e occipital foram as regiões do cérebro mais significativas para distinguir os pacientes dos indivíduos de controle.
Bruno destaca que a pesquisa contribui no desenvolvimento de uma técnica de diagnóstico da doença que não dependa apenas dos sintomas motores, que geralmente aparecem quando a doença já está em estágio avançado. A equipe busca agora novas técnicas que possam obter uma melhora no sistema proposto, utilizando novas ferramentas matemáticas e novos modelos de IA para extrair características dos sinais.
A pesquisa contou com o apoio da Universidade Federal do Vale do São Francisco (Univasf) e teve a participação de Ana Beatriz Rodrigues, Carolline Angela, Giovanni Guimarães, Ivani Brys e Rodrigo Pereira. A utilização de Hjorth features como biomarcadores da doença é uma novidade no meio científico.
Em suma, a pesquisa liderada por Bruno Fonseca é um avanço no campo do diagnóstico precoce da Doença de Parkinson, visto que permite identificar a doença com maior precisão e rapidez. Com a continuidade do estudo e o uso de novas técnicas, espera-se obter um sistema ainda mais eficiente no futuro.
