Desenvolvendo um Sistema de Inteligência Artificial para Detectar Comprometimento Cognitivo

A demência da doença de Alzheimer (DA) é uma doença neurodegenerativa debilitante e prevalente em adultos mais velhos em todo o mundo. O comprometimento cognitivo, uma característica da DA, é avaliado por meio de testes verbais que exigem alta especialização e, embora sejam aceitos como ferramentas de triagem para a DA, os clínicos gerais raramente os utilizam. A DA pode ser diagnosticada com exames de sangue e neuroimagem invasivos e caros, mas geralmente são realizados quando o funcionamento cognitivo já está gravemente prejudicado. Assim, encontrar uma nova ferramenta não invasiva para detectar e diferenciar comprometimento cognitivo leve (CCL) e DA é um interesse primordial de saúde pública. Desenhos de auto-figura (uma ferramenta projetiva na qual os indivíduos são solicitados a desenhar uma imagem de si mesmos) são fáceis de administrar e demonstraram diferenciar entre indivíduos saudáveis ​​e com deficiência cognitiva, incluindo DA. A Rede Neural Convolucional (CNN) (um tipo de rede neural profunda, aplicada para analisar imagens visuais) avançou para avaliar as condições de saúde usando produtos artísticos. Portanto, o estudo proposto sugere a utilização de métodos baseados em CNN para desenvolver e testar um aplicativo adaptado para diferenciar entre desenhos de indivíduos com MCI, DA e controles saudáveis ​​(HC) usando 4.000 desenhos de autofiguras. Esse