INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PERMITE QUE PACIENTES COM EPILEPSIA ACOMPANHEM SINAIS CEREBRAIS EM TEMPO REAL

Pessoas com epilepsia podem passar por períodos de incerteza ao tentar entender quando uma crise ocorreu, quais fatores podem estar relacionados a ela e como o organismo se comporta ao longo do dia. Uma nova pesquisa publicada na revista científica Nature Medicine apresenta uma tecnologia experimental que busca tornar esse acompanhamento mais acessível, permitindo que pacientes consultem informações sobre a própria atividade cerebral e ajudem a aprimorar a identificação de crises.

Desenvolvido por pesquisadores da Universidade da Pensilvânia, nos Estados Unidos, o sistema combina dados de exames cerebrais, informações relatadas pelos pacientes e inteligência artificial. Por meio de um aplicativo de celular, os participantes podiam fazer perguntas, receber alertas e informar se os episódios identificados pelo equipamento correspondiam ao que haviam sentido.

O estudo inicial envolveu 13 pessoas internadas para monitoramento de epilepsia. Durante os testes, o sistema reduziu em cerca de 80% a taxa de alarmes falsos, resultado que indica o potencial da tecnologia, mas que ainda precisa ser confirmado em pesquisas maiores e em situações fora do ambiente hospitalar.

Como funciona o acompanhamento em tempo real?

O sistema utiliza dados do eletroencefalograma, conhecido pela sigla EEG, exame que registra a atividade elétrica do cérebro por meio de eletrodos colocados no couro cabeludo ou, em determinadas situações, implantados dentro do crânio.

Esses registros podem ajudar a identificar sinais associados a crises epilépticas. O desafio é que os equipamentos também podem interpretar outras atividades cerebrais como possíveis crises, gerando alertas que não correspondem a um episódio real.

Na tecnologia desenvolvida pela equipe norte-americana, os dados do EEG são conectados a um sistema de inteligência artificial capaz de conversar com o paciente por meio de um aplicativo. A ferramenta pode apresentar informações sobre a atividade cerebral e responder a perguntas relacionadas ao sono, ao uso de medicamentos e à possibilidade de ocorrência de crises.

O usuário também pode registrar sintomas, responder a questionários e informar como se sentiu em determinados momentos. Dessa forma, a plataforma procura aproximar as informações coletadas pelos equipamentos da experiência vivida pela própria pessoa.

Pacientes também ajudam a melhorar o sistema

Um dos principais diferenciais da pesquisa é permitir que os pacientes participem ativamente do processo de identificação das crises.

Quando o equipamento sinaliza um possível episódio, a pessoa pode indicar se acredita que o alerta correspondeu a uma crise, se foi um alarme falso ou se não tem certeza. Essas respostas são utilizadas para ajustar o modelo responsável por reconhecer os sinais.

Isso é importante porque nem toda alteração registrada pelo EEG representa uma crise epiléptica. Ao mesmo tempo, nem todos os episódios são percebidos ou lembrados pelo paciente, o que significa que as informações fornecidas por ele também precisam ser interpretadas com cautela.

A proposta é combinar diferentes fontes de informação para tornar o acompanhamento mais individualizado. Em vez de depender exclusivamente de um algoritmo que analisa os sinais cerebrais, a plataforma aprende também com as respostas dos usuários e, quando disponíveis, com as avaliações de especialistas.

O que os primeiros testes revelaram?

Durante o estudo, os 13 participantes utilizaram o sistema por vários dias enquanto estavam internados na unidade de monitoramento de epilepsia do Hospital da Universidade da Pensilvânia.

Ao longo da experiência, pacientes e plataforma trocaram mais de 1.300 mensagens. O sistema respondeu de forma considerada correta e relevante a mais de 92% das perguntas sobre a atividade cerebral dos participantes.

Os pesquisadores também observaram que os pacientes responderam a mais de 67% dos alertas emitidos para possíveis crises, classificando os resultados como verdadeiros, falsos ou incertos.

Com essas informações, o modelo de detecção foi ajustado e apresentou uma redução de aproximadamente 80% nos alarmes falsos durante o período analisado. Quando as avaliações de especialistas também foram incorporadas ao processo, houve uma diminuição adicional de 2%.

Esses números representam resultados iniciais de um estudo pequeno e realizado em condições controladas. A redução dos alarmes falsos não significa que o sistema consiga identificar todas as crises ou prever com certeza quando elas vão acontecer.

Por que esse tipo de tecnologia pode ser importante?

A epilepsia é uma condição neurológica que pode provocar crises recorrentes e afetar diferentes aspectos da rotina. Mesmo quando o tratamento ajuda a controlar os episódios, algumas pessoas continuam preocupadas com a possibilidade de uma nova crise ou com fatores que podem aumentar esse risco.

O monitoramento contínuo pode reunir informações úteis sobre mudanças na atividade cerebral e possíveis relações com aspectos do cotidiano, como sono insuficiente ou falhas no uso de medicamentos. Quando essas informações são apresentadas de maneira compreensível, podem ajudar o paciente a entender melhor os próprios registros e a conversar com a equipe médica.

A comunicação em tempo real também pode facilitar o reconhecimento de padrões que seriam mais difíceis de identificar quando os dados são analisados apenas posteriormente.

No entanto, a ferramenta estudada não substitui o neurologista nem deve ser usada como única referência para decisões sobre medicamentos ou outras condutas. As informações fornecidas pelo sistema precisam ser interpretadas dentro do acompanhamento clínico de cada pessoa.

A tecnologia ainda precisa ser avaliada fora do hospital

Apesar dos resultados promissores, os pesquisadores destacam que a plataforma ainda está em fase experimental. O grupo de participantes era pequeno e estava internado, com acesso a monitoramento contínuo e supervisão clínica, condições diferentes das encontradas no dia a dia de quem vive com epilepsia.

Além disso, a redução dos alarmes falsos ainda não elimina o problema. Mesmo depois dos ajustes, o sistema continuou produzindo alertas incorretos, que podem gerar preocupação e exigir avaliações adicionais.

A equipe pretende realizar estudos maiores para verificar como a tecnologia funciona fora do hospital, incluindo o uso prolongado e o acompanhamento de pacientes em suas próprias casas. Os pesquisadores também investigam a possibilidade de adaptar a abordagem para outros dispositivos médicos, inclusive aqueles utilizados no acompanhamento de pessoas com doença de Parkinson.