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Tese de professor de jogos digitais da UNICAP usa inteligência artificial a serviço de diagnósticos médicos

A motivação surgiu quando o filho dele, ainda bebê, foi descoberto com intolerância hereditária à frutose.

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Publicado em: 17 de abril de 2018

Um drama familiar que resultou numa pesquisa inovadora, capaz de unir dois campos distintos do conhecimento: computação e ciências biológicas. Esse foi o contexto da tese desenvolvida pelo professor Anthony Lins, do curso de Jogos Digitais da Unicap. Ele criou um modelo de Inteligência Artificial (I.A) no qual é possível diagnosticar determinados tipo de demência. A motivação surgiu quando o filho dele, ainda bebê, foi descoberto com intolerância hereditária à frutose. Nesta condição, o fígado não produz a enzima que ‘quebra’ esse tipo de açúcar presente nas frutas e como consequência acumula gordura. Há também comprometimento neurológico, cognitivo e físico.

Ainda no mestrado, quando já pesquisava I.A, Anthony foi convidado a apresentar seus estudos na França, onde fez contato com pesquisadores da área de Biotecnologia Molecular. “De lá surgiu a ideia de desenvolver um modelo matemático que ajudasse no diagnóstico da frutosemia”, explicou ele.

Foi quando Anthony apresentou o projeto à Rede Nordeste de Biotecnologia (Renorbio), na qual ele fez o doutorado. O ponto focal foi a Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE), mas Anthony teve como orientadora a pesquisadora do Instituto de Ciências Biológicas do Hospital Oswaldo Cruz (HUOC), Tereza Cartaxo, e como co-orientador Carmelo Bastos, pesquisador da Escola Politécnica, ambos da Universidade de Pernambuco. A Católica faz parte da Renorbio com estudos na área de Ciências Biológicas.

“Lá no Oswaldo Cruz, verificou-se que valia à pena validar, do ponto de vista estatístico, a hipótese do problema com pacientes que sofriam de determinados tipos de demência”, disse ele ao explicar porque não optou por pacientes com o mesmo diagnóstico do filho.

A pesquisa analisou 154 pessoas entre indivíduos sadios, com declínio cognitivo ou com quadro de demência já instalada. “Consideramos fatores relevantes para o diagnóstico como dados sócio-culturais, gênero, idade, scores de testes cognitivos e marcadores genéticos. A taxa de acerto foi de 98%”, detalhou Anthony ressaltando que o trabalho teve também como metodologia a aplicação de tecnologia de Inteligência Artificial que usa padrões de dados conhecidos como aprendizagem de máquina (Machine Learning).

Entre metas da pesquisa estava a de desenvolver uma ferramenta de suporte ao diagnóstico de demências “que fosse barato”. Ainda de acordo com Anthony, o modelo criado pode permitir em pesquisas futuras a aplicação não só às demências como Mal de Parkinson, esclerose múltipla, mas também à frutosemia desde que “adaptando o trabalho aos diferentes contextos”.


Fonte: unicap.br
Edição: F.C.

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