Um projeto de investigação liderado pela Escola Superior de Biotecnologia da Universidade Católica no Porto, no domínio da Inteligência Artificial, pode vir a revolucionar o diagnóstico da doença de Alzheimer, mesmo quando ainda não existem sintomas.

Denominado Neuro SDR, esta tecnologia segue a crescente tendência de uso de inteligência artificial para apoiar médicos na análise de exames de diagnóstico. Análise de ressonâncias magnéticas, radiografias ou até análises de sangue já começaram a beneficiar destas ferramentas, mas no Neuro SDR a análise incide sobre a atividade elétrica captada pelos eletroencefalogramas (EEG).

Pedro Miguel Rodrigues, investigador do Centro de Biotecnologia e Química Fina da Escola Superior de Biotecnologia (CBQF/ESB/UCP) da Católica no Porto, explica que foi criado um algoritmo que utiliza como fonte de informação 19 elétrodos que captam tensões elétricas que, num adulto, variam entre 30 e 50 milivolts, num espaço temporal de 30 e 45 minutos.
Os elétrodos estão numa toca que é colocada pelo médico ao utente. Essa touca está ligada a uma interface que pode ser acedida através de computador, que capta a informação e no espaço de cerca de cinco segundos a torna visível no ecrã.

O Neuro SDR foi testado em 38 pacientes do serviço de Neurologia do Hospital de São João, no Porto. Segundo o investigador um diagnóstico precoce abre portas para melhores resultados ao nível das terapias, mas também constitui um poderoso auxiliar em questões relacionadas com a salvaguarda da integridade pessoal e financeira dos portadores de Alzheimer, assim como em assuntos relacionados com profissões de risco e cartas de condução, por exemplo.

O projeto, desenvolvido em colaboração com o Hospital de São João, no Porto, as faculdades de Medicina e de Engenharia da Universidade do Porto e o Instituto Politécnico de Bragança, conta com mais de seis anos de desenvolvimento permitindo contornar a deteção desta patologia, aperfeiçoar algoritmos e desvendar o desenvolvimento da doença em diagnósticos primeiramente inconclusivos.

O investigador realça que a solução criada incorpora um algoritmo de inteligência artificial com uma capacidade de precisão de diagnóstico a rondar os 98% para casos assintomáticos e/ou precoces da doença. Está-se, assim, numa fase em que são necessários parceiros para se conseguir que o protótipo saia do laboratório e possa ser disponibilizado em larga escala.