Uma ferramenta de inteligência artificial capaz de identificar malformações cerebrais muito pequenas e difíceis de ver em crianças com epilepsia pode acelerar o acesso a cirurgia potencialmente transformadora, indicaram investigadores australianos esta quarta-feira.
Inteligência artificial na epilepsia pediátrica: diagnósticos mais rápidos e mais precisos
O estudo é mais um exemplo de como a IA, com capacidade para analisar grandes volumes de dados, está a alterar os cuidados de saúde ao apoiar os médicos na formulação de diagnósticos.
A epilepsia pode ter diversas origens e, segundo especialistas, cerca de 3 em cada 10 casos resultam de alterações estruturais no cérebro. O problema é que estas alterações nem sempre são evidentes: muitas passam despercebidas nas imagens de ressonância magnética (IRM), sobretudo quando se trata de lesões muito pequenas, por vezes escondidas na base de uma dobra cerebral.
Lesões do tamanho de um mirtilo: o que a IA consegue detetar
Uma equipa liderada por Emma Macdonald-Laurs, neurologista pediátrica do Royal Children’s Hospital, em Melbourne, treinou uma ferramenta de inteligência artificial com imagens cerebrais de crianças para localizar lesões do tamanho de um mirtilo (ou ainda menores).
Segundo a especialista, estas lesões “são frequentemente ignoradas” e, por isso, “muitas crianças não chegam a ser consideradas candidatas a cirurgia”. Macdonald-Laurs sublinhou ainda que a ferramenta não substitui radiologistas nem médicos dedicados à epilepsia, funcionando antes como “um detetive” que ajuda a juntar as peças do puzzle com mais rapidez, abrindo caminho a uma intervenção cirúrgica que pode mudar a vida do doente.
IRM e PET: desempenho do método e resultados cirúrgicos
Entre os participantes - com diagnósticos de displasia cortical e epilepsia focal - 80% tinham anteriormente realizado uma IRM cujo resultado fora considerado normal.
Quando os investigadores aplicaram a ferramenta de IA para analisar em conjunto a IRM e um outro exame de imagiologia médica, a tomografia por emissão de positrões (PET), o desempenho atingiu 94% num grupo de teste e 91% noutro.
No primeiro grupo, composto por 17 crianças, 12 foram submetidas a cirurgia para remoção das lesões cerebrais e 11 estão agora livres de crises, de acordo com a equipa do Murdoch Children’s Research Institute.
A investigadora acrescentou que o próximo passo passa por testar este “detetor” em cenários hospitalares mais próximos da prática diária, com novos doentes ainda sem diagnóstico.
Impacto clínico: por que isto importa na epilepsia infantil
A epilepsia, caracterizada por crises recorrentes, afeta cerca de 1 em cada 200 crianças e aproximadamente um terço dos casos é resistente aos medicamentos. Nestes doentes, identificar com precisão a origem das crises pode ser decisivo para orientar tratamentos mais eficazes, incluindo a cirurgia quando apropriado.
Na prática, ferramentas deste tipo também podem facilitar discussões em equipas multidisciplinares (neurologia pediátrica, neurorradiologia, neurocirurgia e neuropsicologia), reduzindo atrasos entre a suspeita clínica, a confirmação por imagiologia e a decisão terapêutica. Uma avaliação mais célere é particularmente relevante quando as crises interferem com o desenvolvimento e a aprendizagem.
Validação e limitações: custo e disponibilidade do PET
Konrad Wagstyl, especialista em computação biomédica do King’s College London (KCL), descreveu o trabalho como “muito entusiasmante” enquanto prova de conceito, considerando os resultados “realmente impressionantes”, em declarações à AFP.
Wagstyl recordou ainda investigação semelhante, publicada em fevereiro, na qual uma equipa do KCL usou IA aplicada a dados de IRM e conseguiu identificar 64% das lesões cerebrais associadas à epilepsia que tinham sido ignoradas por radiologistas.
No entanto, o especialista apontou ressalvas ao método australiano por incluir PET: trata-se de um exame dispendioso, menos disponível do que a IRM, e envolve exposição a radiação, tal como acontece com uma TAC ou um raio-X.
Próximos desafios: implementação responsável e proteção de dados
À medida que estas soluções avancem para utilização alargada, será igualmente importante garantir validação em diferentes hospitais, com equipamentos e protocolos variados, e assegurar que os resultados são consistentes em populações diversas. Em paralelo, a integração de sistemas de inteligência artificial no fluxo clínico exige atenção à proteção de dados de saúde e a mecanismos de auditoria que permitam compreender como as decisões são apoiadas pela ferramenta, reforçando a confiança de médicos e famílias.
© Agence France-Presse
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