O acidente vascular cerebral (AVC) é uma das principais causas de morte no Brasil, com mais de 110 mil mortes registradas em 2023. A identificação precoce dos sintomas é crucial para minimizar danos cerebrais e aumentar as chances de recuperação. A resposta médica eficaz dentro de três horas pode reverter grande parte dos danos, mas identificar sinais sutis de AVC pode ser desafiador, mesmo para socorristas experientes. Nesse contexto, um novo estudo oferece uma solução promissora utilizando inteligência artificial (IA).
Um grupo de pesquisadores da Faculdade de Ciências da Unesp, no Brasil, e da Faculdade de Engenharia do Instituto Real de Tecnologia de Melbourne (RMIT), na Austrália, desenvolveu uma ferramenta inovadora para identificar AVCs com base em vídeos das expressões faciais dos pacientes. Utilizando algoritmos de IA, a tecnologia analisa movimentos faciais específicos que podem indicar a presença de um AVC. Esse método pode ajudar na detecção precoce e agilizar o atendimento médico, um fator crítico para a eficácia do tratamento.
Imagem: Internet.
O modelo de IA utiliza o sistema Facial Action Coding System (FACS), desenvolvido na década de 1970 pelos cientistas Paul Ekman e Wallace Friesen. O FACS classifica os movimentos faciais em Unidades de Ação, que correspondem a diferentes contrações e relaxamentos dos músculos faciais. A tecnologia desenvolvida pelos pesquisadores analisa essas unidades para distinguir entre indivíduos saudáveis e aqueles que sofreram um AVC. Os resultados indicam que a IA identificou corretamente 82% dos casos de AVC, mostrando um avanço significativo na tecnologia de diagnóstico.
Os pesquisadores codificaram os movimentos faciais de 11 indivíduos saudáveis e 14 pacientes com AVC a partir de vídeos disponíveis na Universidade de Toronto. Esse treinamento permitiu ao algoritmo aprender a reconhecer as diferenças sutis nos movimentos faciais entre os dois grupos. Embora a tecnologia tenha mostrado resultados promissores, os autores ressaltam que ela deve ser usada como um complemento aos testes diagnósticos clínicos existentes e não como um substituto.
Benefícios e Limitações
A nova ferramenta de IA oferece uma abordagem inovadora para a detecção precoce de AVCs, ajudando a identificar sinais sutis que podem ser difíceis de detectar a olho nu. No entanto, é importante notar que o modelo não substitui os métodos de diagnóstico clínico tradicionais. Em vez disso, a tecnologia visa melhorar a identificação inicial dos sintomas e acelerar a resposta médica, potencialmente salvando vidas e reduzindo os danos associados ao AVC.
