Engenheiros biomédicos da Universidade RMIT criaram um recurso de smartphone que os paramédicos podem usar para rastrear imediatamente pacientes em busca de derrame.
Em parceria com a Universidade Estadual de São Paulo, pesquisadores da Universidade RMIT desenvolveram uma ferramenta alimentada por IA para analisar a simetria facial e movimentos musculares específicos, que são os principais sinais de acidente vascular cerebral. Baseia-se no Sistema de Codificação de Ação Facial que categoriza os movimentos faciais pela contração ou relaxamento dos músculos faciais.
A IA, em conjunto com ferramentas de processamento de imagem, foi testada em gravações de vídeo de expressões faciais de 14 pessoas pós-AVC e 11 pessoas saudáveis.
Baseado em descobertas publicada na revista Computer Methods and Programs in Biomedicine, a ferramenta de IA alcançou 82% de precisão na detecção de acidente vascular cerebral “em segundos”.
A equipe de pesquisa está agora buscando colaborações com prestadores de serviços de saúde para transformar o recurso de smartphone baseado em IA em um aplicativo móvel. Eles também estão considerando expandir seu uso para detectar outras condições neurológicas que afetem os músculos faciais.
POR QUE ISSO IMPORTA
Citando estudos, Dinesh Kumar, professor da Universidade RMIT que supervisionou a investigação, observou que 13% dos casos de AVC não são detectados em serviços de urgência e hospitais comunitários, enquanto 65% dos casos não são diagnosticados. Gênero, raça e localização geográfica também podem contribuir para ignorar os AVCs, acrescentou.
“Dado que muitos AVC ocorrem em casa e os cuidados iniciais são muitas vezes prestados por socorristas em condições não ideais, há uma necessidade urgente de ferramentas de diagnóstico fáceis de usar e em tempo real”.
INSTANTÂNEO DO MERCADO
Uma inovação semelhante em saúde móvel foi feita nos Estados Unidos em 2020 por Universidade Estadual da Pensilvânia e Hospital Metodista de Houston. Sua ferramenta baseada em aprendizado de máquina também usa análise computacional de movimentos faciais, bem como processamento de linguagem natural, para detectar sintomas semelhantes aos de um acidente vascular cerebral, como flacidez muscular e fala arrastada.
Outras capacidades de avaliação e detecção de risco de AVC baseadas em IA são aplicadas a exames cerebrais, como o recentemente aprovado NNS-SOT pela Nunaps na Coreia do Sul e AICute por pesquisadores da Universidade Chulalongkorn na Tailândia.
Enquanto isso, nos últimos anos, sensores que detectam fibrilação atrial, um ritmo cardíaco irregular que pode causar acidente vascular cerebral, têm sido cada vez mais incorporados em dispositivos vestíveis, incluindo Fitbit e Maçã – ambos foram autorizados pela Food and Drug Administration dos Estados Unidos.
Também existem aplicativos móveis na Ásia, como o aplicativo de telemedicina DrGo em Hong Kong e RhythmCam pelo Hospital Universitário Nacional de Taiwan, que introduziu funcionalidades de detecção de fibrilação atrial.