Nova tecnologia pode identificar sinais de Parkinson por meio de exercícios de escrita

Um grupo de pesquisadores da Índia desenvolveu um sistema que pode identificar sinais associados à doença de Parkinson a partir de exercícios simples de desenho. A tecnologia utiliza uma caneta inteligente e inteligência artificial para analisar não apenas o formato dos desenhos feitos pelos participantes, mas também características dos movimentos realizados durante a atividade.

O estudo foi conduzido por uma equipe da Siksha ‘O’ Anusandhan University, e publicado na revista Discover Computing, da Springer. A proposta é utilizar informações que podem revelar alterações motoras relacionadas ao Parkinson, incluindo tremores e mudanças na velocidade dos movimentos.

Como funciona o sistema

Durante os testes, os participantes realizaram desenhos de espirais e linhas em zigue-zague, conhecidas como meandros, usando uma caneta equipada com sensores. O sistema registrou diferentes características do movimento, como pressão exercida sobre o papel, inclinação da caneta e aceleração.

Ao mesmo tempo, as imagens produzidas pelos participantes foram digitalizadas e analisadas. Dessa maneira, a tecnologia consegue avaliar tanto o resultado final do desenho quanto a maneira como a pessoa movimentou a caneta para produzi-lo.

Essa combinação é importante porque pequenas alterações motoras podem não ser facilmente percebidas apenas observando uma pessoa escrever ou desenhar. Segundo os pesquisadores, o sistema consegue identificar mudanças de velocidade e pequenos tremores que podem passar despercebidos pelo olho humano.

Inteligência artificial combina diferentes informações

Para analisar os dados, os pesquisadores utilizaram diferentes modelos de redes neurais profundas. Entre eles estão os sistemas ViT e DaViT, empregados no processamento das imagens, e o modelo Conv1D-BiGRU, utilizado para analisar os sinais relacionados ao movimento da caneta.

A principal inovação está na combinação dessas duas fontes de informação. O algoritmo chamado SNAKE reúne os dados visuais dos desenhos e as informações captadas pelos sensores da caneta, dando maior peso à modalidade considerada mais confiável em cada análise.

Na prática, isso permite que o sistema observe uma quantidade maior de características relacionadas à coordenação motora. A ideia é que essa abordagem possa aumentar a capacidade de identificar sinais que mereçam uma investigação médica mais detalhada.

Tecnologia ainda não substitui avaliação médica

Apesar dos resultados, os próprios pesquisadores fazem uma ressalva importante. O sistema ainda está em fase de pesquisa e não deve ser considerado uma ferramenta de diagnóstico clínico.

“Por conseguinte, o presente estudo deve ser interpretado como um marco de detecção da doença de Parkinson baseado na escrita e em etapa de investigação, e não como um sistema de diagnóstico clinicamente validado ou como um substituto da avaliação neurológica”, esclareceram os pesquisadores.