Notícia

Nova técnica permite monitorar tremores na doença de Parkinson

Divulgação, Universidade Politécnica de Madri e Revista 'Sensors'

Fonte

Universidade Politécnica de Madri

Data

terça-feira, 9 março 2021 09:55

Áreas

Bioinformática. Biomecânica e Reabilitação. Inteligência Artificial. Neurociências.

No Centro de Processamento de Informação e Telecomunicações (IPTC) da Universidade Politécnica de Madrid (UPM), na Espanha, pesquisadores do Grupo de Tecnologia da Fala (GTH) trabalham no desenvolvimento de métodos de inteligência artificial baseados em algoritmos de aprendizagem para detectar e monitorar os principais sintomas motores da doença de Parkinson. A detecção automática e a análise contínua desses sintomas permitem relatórios objetivos de acompanhamento que podem complementar as análises médicas realizadas nos consultórios.

A doença de Parkinson é uma doença neurodegenerativa crônica que pode causar uma ampla variedade de sintomas, incluindo sintomas motores, como tremor ou bloqueio da marcha. Esses sintomas podem ser controlados com medicamentos, mas seu uso pode causar efeitos colaterais se forem administrados por longos períodos de tempo. Para evitar ao máximo esses efeitos, os médicos ajustam a dose mínima necessária para controlar os sintomas. Esse ajuste é feito de acordo com a evolução da doença.

Os médicos monitoram a doença por meio de consultas regulares, nas quais realizam um exame com base em uma escala padronizada (UPDRS). Esse acompanhamento tem a limitação de ser feito por meio de sessões de duração limitada e espaçadas por vários meses. “O acompanhamento domiciliar dos sintomas da doença de Parkinson pode permitir melhorias na avaliação da progressão da doença e nos efeitos do tratamento”, destacou o Dr. Rubén San Segundo, pesquisador do Grupo de Tecnologia da Fala (GTH) da UPM. Assim, diversos membros do grupo de pesquisa realizaram um estudo com o objetivo de desenvolver algoritmos de processamento e classificação de sinais baseados em (aprendizagem profunda que permitam analisar os sinais inerciais coletados de sensores não invasivos colocados na roupa dos pacientes. “Em uma primeira etapa, estamos trabalhando com acelerômetros localizados em relógios ou smartphones. Com esses sensores inerciais é possível identificar e analisar sintomas motores como tremores e bloqueios da marcha”, explicou o Dr. Rubén Segundo.

Até o momento, os pesquisadores conseguiram desenvolver as primeiras versões de algoritmos capazes de detectar o tremor e analisar sua intensidade e duração, bem como detectar o bloqueio da marcha. Além disso, possuem algoritmos de aprendizado profundo para a análise da escrita de pacientes com Parkinson, que permitem estimar o grau de evolução da doença.

Embora os sistemas automatizados possam cometer erros nas estimativas pontuais, a análise relativa dessas estimativas ao longo de vários dias ou semanas fornece informações muito robustas que podem ser úteis para apoiar o trabalho de acompanhamento pelos médicos.

Os resultados parciais foram publicados na revista científica Sensors.

Acesse o artigo científico completo (em inglês).

Acesse a notícia completa na página da UPM (em espanhol).

Fonte: Universidade Politécnica de Madri. Imagem: Divulgação, Universidade Politécnica de Madri e Revista ‘Sensors’.

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