Análise de expressões faciais para reconhecimento da dor na fibromialgia: usando inteligência artificial e biomarcadores (Fibromyalgia)

Introdução:

A fibromialgia (FM) é uma síndrome crônica caracterizada por dor musculoesquelética difusa, fadiga e distúrbios do sono, com um grande impacto na qualidade de vida. Devido à subjetividade da avaliação da dor, o desenvolvimento de métodos objetivos é essencial. Este estudo explora o uso da inteligência artificial (IA) na análise de expressões faciais, combinada com a investigação de marcadores moleculares, como uma abordagem inovadora e quantitativa da avaliação da dor em pacientes com FM.

Objetivo:

Validar a aplicação de uma ferramenta de IA combinada com análise de expressão facial e pesquisa molecular de biomarcadores para medir a intensidade da dor em pacientes com FM.

Metodologia:

Um estudo de coorte observacional foi realizado com 122 participantes, divididos em dois grupos: pacientes com FM (n = 61) e sem FM (n = 61). Coleta de dados incluída:

1. Registro de expressão facial: um algoritmo convolucional de rede neural foi usado para analisar padrões faciais associados à dor.
2. Amostras biológicas: 1 ml de saliva será coletada de cada participante usando o método de salivette e processado para extrair proteínas de DNA, RNA e plasma. As proteínas serão quantificadas por ELISA e os genes associados ao FM serão analisados ​​por RT-qPCR.
3. Questionários clínicos: Instrumentos psicométricos como a Escala Visual Analógica (VAS) e o índice de dor generalizada (GDI) foram usados ​​para validar os resultados.
4. Análise Estatística: Os dados foram analisados ​​usando as correlações Kappa e Bland-Altman para avaliar o acordo entre os métodos de IA e os questionários, com um nível de significância de p <0,05.

O algoritmo da AI usará padrões faciais consistentes, correlacionando -os com a intensidade da dor relatada, de acordo (Kappa = 0,82) com os resultados das escalas clínicas. Os marcadores moleculares analisados ​​devem mostrar diferenças significativas entre os grupos, com aumento da expressão de proteínas inflamatórias em pacientes com FM (p <0,05). A integração da análise facial e molecular visa amplificar a precisão da classificação da intensidade da dor.

Essa abordagem representa um avanço promissor no diagnóstico e tratamento da síndrome, contribuindo para terapias personalizadas e melhorando a qualidade de vida dos pacientes.