Investigadores do Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores, Tecnologia e Ciência (INESC TEC), no Porto, criaram uma solução que, com recurso a Inteligência Artificial, permite classificar crises de epilepsia em tempo "quase-real", foi hoje anunciado.

Em comunicado, o instituto do Porto adianta que a investigação, publicada na revista Nature Scientific Reports, permite a "classificação automática" e em tempo "quase-real" de crises de epilepsia através de um radar de infravermelhos e de vídeos tridimensionais (3D).

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A solução computacional, desenvolvida em colaboração com investigadores da Universidade de Munique (Alemanha), representa uma "abordagem inovadora", uma vez que classifica estes eventos neurológicos a partir de amostras de vídeo de dois segundos.

Para o desenvolvimento da ferramenta, os investigadores recorreram à "maior base de dados de vídeos 3D síncronos com eletroencefalogramas", extraíram informação relativa a 115 crises e desenvolveram uma abordagem baseada em 'deep learning', isto é, uma técnica de inteligência artificial que mimetiza em computador os processos através dos quais o ser humano adquire determinados tipos de conhecimento, com recurso a algoritmos.

"A investigação demonstrou a viabilidade de um sistema de apoio ao diagnóstico e à monitorização, que permite distinguir entre crises com origem nos lobos frontal e temporal do cérebro (os mais comuns na epilepsia), ou eventos não epiléticos", esclarece o instituto.

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Citado no comunicado, o investigador do INESC TEC Tamás Karácsony afirma que a solução deteta "movimentos específicos em diferentes partes do corpo dos pacientes", assim como a "dinâmica, os aspetos biomecânicos, os padrões de velocidade, a aceleração ou amplitude de movimento" das crises epiléticas.

A epilepsia é uma doença neurológica crónica que afeta 1% da população mundial. As crises epiléticas são dos principais sintomas da doença e cruciais para diagnosticar possíveis ocorrências.

A análise destas crises é "geralmente realizada através de vídeos e de eletroencefalogramas, em unidades de monitorização da epilepsia, por profissionais de saúde especializados", mas a "alta variabilidade" torna esta técnica "limitada".

"Apesar de promissoras, as abordagens automática e semiautomática com recurso a visão computacional ainda dependem da intervenção humana", refere o INESC TEC.

Também citado no comunicado, o coordenador do estudo, João Paulo Cunha, salienta que ficou demonstrada a "viabilidade da solução no apoio à monitorização" da doença.

Já o coautor do estudo e líder da Unidade de Monitorização de Epilepsia da Universidade de Munique, Jan Rémi, acrescenta que a solução poderá, posteriormente, ser usada em contexto de ambulatório para "monitorização de crises", assim como "nos tratamentos de epilepsia refratária".

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