Juliana Félix, membro do IEEE, maior organização técnico-profissional do mundo dedicada ao avanço da tecnologia em benefício da humanidade, estuda aplicar essa tecnologia para revelar os primeiros sinais das enfermidades.
A degeneração e morte dos neurônios provocam doenças neurodegenerativas do sistema motor, como Doença de Parkinson e Esclerose Lateral Amiotrófica (ELA). Por causa do caráter progressivo dessas enfermidades, o diagnóstico precoce é fundamental para evitar danos irreversíveis no organismo. A pesquisadora Juliana Félix, membro do IEEE ( maior organização técnico-profissional do mundo dedicada ao avanço da tecnologia em benefício da humanidade) e mestre e doutoranda em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Goiás (UFG), estuda aplicar a inteligência artificial para identificar padrões patológicos e ajudar o médico a identificar a doença.
“Até hoje, o diagnóstico de tais patologias é puramente clínico, porque não há exames laboratoriais ou de imagem que identifiquem as doenças”, afirma Juliana Félix. Em geral, o diagnóstico é feito por exclusão. “Todos os sintomas são analisados e exames são feitos para descartar a existência de outras doenças que tenham sintomas semelhantes”, complementa.
A membro do IEEE acredita que pode aplicar algoritmos de reconhecimento de padrões e recursos de aprendizado de máquinas à dinâmica da marcha do ser humano, a fim de elaborar um método capaz de identificar de forma automática sinais patológicos, que possam auxiliar o médico no diagnóstico precoce da doença.
O trabalho decorre da percepção de que, nos últimos anos, a inteligência artificial tem se tornado cada vez mais importante na área da saúde. “Com a ajuda de algoritmos computacionais, ficou muito mais fácil procurar padrões entre milhares de amostras, seja uma imagem, um raio-x ou um sinal biomédico”, declara. “Uma vez desenvolvido o algoritmo, a tarefa que originalmente demandaria meses para ser concluída agora pode ser realizada em muito menos tempo”, conclui.