É possível prevenir o risco de doenças neurológicas ou mentais usando o smartphone ou o relógio inteligente? Uma equipa da Universidade de Genebra (UNIGE) acompanhou uma coorte de voluntários "conectados" e analisou, com a ajuda de uma inteligência artificial, dados relativos, nomeadamente, à frequência cardíaca, atividade física, sono ou poluição do ar.
Os resultados mostram que estes dispositivos permitem prever, com uma pequena margem de erro, as flutuações afetivas e cognitivas das participantes e participantes, abrindo caminho para uma deteção mais precoce de alterações na saúde cerebral. Estes trabalhos são publicados na revista
npj Digital Medicine.
Imagem de ilustração Pixabay
A saúde cerebral, que combina as funções cognitivas e afetivas, é um dos grandes desafios de saúde pública do século XXI. Segundo a Organização Mundial da Saúde (OMS), mais de uma em cada três pessoas sofre de distúrbios neurológicos (como acidente vascular cerebral, epilepsia ou doença de Parkinson, por exemplo) e mais de uma em cada duas pessoas é afetada, ao longo da vida, por uma doença mental (depressão, transtornos de ansiedade, esquizofrenia). Com o envelhecimento da população, estes números estão em constante aumento.
Mesmo em adultos saudáveis, a saúde cerebral varia frequentemente ao longo do tempo, refletindo as interações entre diferentes fatores, por exemplo, ambientais ou relacionados com os estilos de vida individuais. Analisar as flutuações da cognição e do afeto de um dia para o outro ou de uma semana para a outra é, assim, essencial para implementar estratégias de prevenção proativas e individualizadas.
Uma equipa da UNIGE quis saber se as tecnologias vestíveis e móveis podem ser usadas para monitorizar a saúde cerebral de forma contínua e não invasiva. Para isso, 88 voluntários com idades entre os 45 e os 77 anos foram equipados com uma aplicação para smartphone dedicada e um relógio inteligente. Durante dez meses, estes aparelhos recolheram dados "passivos", sem intervenção nem alteração dos hábitos dos voluntários, como a frequência cardíaca, a atividade física, o sono, mas também o clima e a poluição do ar. No total, foram considerados 21 indicadores.
A cada três meses, os voluntários também tinham de fornecer dados "ativos", preenchendo questionários sobre o seu estado afetivo e testes de desempenho cognitivo.
Dados analisados pela IA
"No final da experiência, os dados passivos foram analisados por uma inteligência artificial desenvolvida no âmbito do estudo. O objetivo era verificar se a IA podia prever as flutuações da saúde cognitiva e afetiva das participantes e participantes a partir destes dados", explica Igor Matias, assistente de doutoramento no Research Institute for Statistics and Information Science da Geneva School of Economics and Management (GSEM) da UNIGE e primeiro autor do estudo.
As previsões da IA foram depois comparadas com os resultados dos questionários e dos testes. "Em média, a taxa de erro foi de apenas 12,5 %, o que abre novas perspetivas para a utilização de dispositivos conectados na deteção precoce de anomalias ou alterações na saúde cerebral", regozija-se o investigador.
Os estados afetivos mais fáceis de prever
Os estados afetivos revelaram-se os mais fáceis de prever pela inteligência artificial, com taxas de erro situando-se maioritariamente entre 5 % e 10 %. Os estados cognitivos, por outro lado, foram previstos com menos precisão, com taxas de erro a variar entre 10 % e 20 %. Ou seja, a IA prevê com mais eficácia os resultados dos questionários afetivos do que os dos testes cognitivos.
Quanto à relevância dos indicadores passivos, são a poluição atmosférica, o clima, a frequência cardíaca diária e a variabilidade do sono os fatores mais informativos para a cognição. Para os estados afetivos, são principalmente o clima, a variabilidade do sono e a frequência cardíaca durante o sono que se revelam mais determinantes.
Fonte: Universidade de Genebra