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.
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