Investigadores da Universidade do Missouri testam um sistema que integra sensores domésticos e inteligência artificial para monitorizar alterações de saúde em pessoas com esclerose lateral amiotrófica (ELA). Bill Janes lidera o projeto, que adapta sensores criados por Marjorie Skubic e Marilyn Rantz para uso nos cuidados de ELA. Esses dispositivos já foram usados para monitorizar idosos e detetam mudanças na atividade, nos padrões de sono e na marcha.
A equipa, com membros da School of Medicine e do Institute for Data Science and Informatics, está a validar se os dados recolhidos pelos sensores refletem com precisão alterações na função diária dos pacientes. Após a validação, o próximo passo é a modelagem preditiva: os investigadores usam aprendizado de máquina para construir modelos que estimem a pontuação na Escala Funcional Revisada para ELA (ALSFRS-R), uma escala clínica que mede capacidades diárias como caminhar, falar, engolir e respirar.
Os sinais viajam sem fios a partir da casa através de duas pequenas caixas e chegam de forma segura aos sistemas da universidade para análise. Noah Marchal lidera a ciência de dados do projeto e trabalhou com o orientador Xing Song na implementação dos componentes de IA. Numa fase posterior, a equipa pretende integrar o sistema nos fluxos de trabalho clínicos; se houver um declínio preocupante, um clínico poderia receber um alerta e tomar medidas, por exemplo:
- contactar o paciente,
- ajustar a medicação,
- recomendar dispositivos de assistência,
- sugerir tratamento adicional.
O retorno inicial das famílias foi positivo e os investigadores afirmam que a abordagem pode ser adaptada para monitorizar outras doenças crónicas. O estudo apareceu na revista Frontiers in Digital Health e foi divulgado pela Universidade do Missouri.
Palavras difíceis
- sensores — dispositivo que recolhe informação do ambientesensores domésticos
- monitorizar — observar e registar mudanças ao longo do tempo
- validar — verificar se os dados são precisos e fiáveis
- modelagem preditiva — criar modelos que antecipam resultados futuros
- aprendizado de máquina — métodos computacionais para reconhecer padrões e prever
Dica: passe o mouse, foque ou toque nas palavras destacadas no artigo para ver definições rápidas enquanto lê ou ouve.
Perguntas para discussão
- Que benefícios e limitações vê na monitorização doméstica para pessoas com ELA? Explique com exemplos.
- Como a equipa pode garantir a privacidade e a segurança dos dados recolhidos em casa?
- De que forma esta abordagem pode ser adaptada para monitorizar outras doenças crónicas? Dê duas ideias.
Artigos relacionados
Reduzir atividade de um circuito do cérebro ajuda contra recaída por opioides
Pesquisadores da Washington State University relatam que diminuir a atividade entre o córtex prelimbico e o tálamo paraventricular reduziu a busca por heroína em um modelo pré-clínico. O estudo foi publicado no Journal of Neuroscience.
