Engenheiros da Penn State Criam Sensores Vestíveis de IA para Proteger a Saúde dos Bebês

O estudo da Penn State University, que possivelmente veio como um subproduto de técnicas avançadas que facilitam o diagnóstico precoce de bebês com doenças neuromusculares, talvez seja o primeiro estudo que veio como resultado do uso de tecnologia avançada. O estabelecimento de uma cátedra de engenharia científica mecânica em memória de James L. Henderson, Jr., foi um desenvolvimento crítico liderado pela introdução do grupo Larry Cheng de uma metodologia novel baseada em wearables e aprendizado de máquina, que permitiu uma precisão anormalmente alta no reconhecimento e categorização de recém-nascidos em risco.

Tecnologia inovadora para combater doenças neuromotoras

Este recente caso de teste, um estudo intitulado 'Avanço na Ciência', consiste em uma rede de IMUs sem fio macias combinadas com um algoritmo de aprendizado de máquina miniaturizado que pode ser usado para monitorar a ativação espontânea das funções motoras dos bebês e sinais de seus distúrbios de desenvolvimento ou progressões, como paralisia cerebral. Este sistema robótico de inteligência artificial é projetado para detectar padrões de movimento anormais que são indicativos de paralisia cerebral e transtorno do espectro autista, que é o objetivo desta tecnologia.

O Dr. Cheng conscientemente revelou que esses movimentos são um indicador do desenvolvimento neural geral de um humano de 0 a 20 semanas após o nascimento. Métodos convencionais nos quais especialistas humanos geralmente fazem o diagnóstico por avaliação visual dos sintomas são frequentemente empobrecidos por erro humano, condições climáticas extremas e a complexidade da configuração de vídeo. Em relação a esta tecnologia de sensor fornecida por Cheng, podemos falar sobre duas melhorias mais amigáveis relacionadas à objetividade e praticidade. Essas melhorias podem reduzir o tempo necessário para diagnósticos mais precoces e precisos.

Detecção precoce de problemas neuromotores com nova tecnologia de sensores

Os sensores têm sido uma tendência na indústria de fitness por algum tempo, uma tendência que continuará nos próximos anos, considerando sua capacidade de medir os níveis de atividade em tempo real. Esses dados são incrivelmente valiosos para usuários que desejam monitorar seu progresso e alcançar seus objetivos de fitness.

Este sistema de sensor desenvolvido pela equipe de Cheng tem propriedades mecânicas semelhantes à pele humana, tornando-o ideal para lidar com a pele delicada de um bebê. A testa, os pulsos e os tornozelos do bebê foram escolhidos como os locais onde os primeiros cinco IMUs foram instalados, criando uma rede que é esparsa, mas captura todo o escopo do movimento do bebê sem ser intrusiva. Esses dados brutos são então processados pelo algoritmo de aprendizado de máquina da equipe, que utiliza um algoritmo personalizado para identificar padrões de movimento como 'Normal', 'Alto Risco' ou 'Anormal'.

«Portanto, não só melhora a precisão dos diagnósticos, como também reduz drasticamente os custos e os materiais necessários, em contraste com os métodos de diagnóstico anteriormente utilizados», afirmou Cheng. Os algoritmos de machine learning de pequena escala são menos úteis em áreas com recursos limitados. O foco está nos resultados rápidos proporcionados por algoritmos mais simples, tendo-se concluído que estruturas de IA elaboradas não são necessárias.

Aprimorar sistemas especialistas para melhorar os resultados na área da saúde

A investigação piloto com 23 bebés, embora promissora, não é suficiente para confirmar resultados versáteis, uma vez que este tipo de estudos envolve um certo grau de erro. Portanto, são necessários estudos em larga escala para validação. Juntamente com Cheng e outros membros da equipa, trabalhar com profissionais de saúde é um dos seus objetivos, assim como esclarecer mais sobre o produto e aperfeiçoar a tecnologia. O desenvolvimento desta rede de sensores facilitará investigações que não se limitem apenas a avaliações neuromotoras, mas que também abranjam a avaliação cardiopulmonar, a vibração das cordas vocais e o treino desportivo.

A inclusão da inteligência artificial e da tecnologia vestível no diagnóstico médico abre uma nova janela de oportunidades na prestação de cuidados a crianças pequenas, o que pode melhorar o estabelecimento de intervenções precoces e a taxa de sobrevivência das crianças no futuro, especialmente para indivíduos em risco de doenças neuromotoras. À medida que a investigação continuar a ser realizada de forma rigorosa, esta tecnologia pode tornar-se na ferramenta mais necessária para médicos e pais monitorizarem o recém-nascido numa base preventiva e de desenvolvimento.

Este avanço da Penn State sublinha também a necessidade e a utilidade da colaboração entre diferentes áreas, neste caso, a medicina e a ciência da computação. Traz também à tona a mudança de paradigma de que estas aplicações são hoje acessíveis. Com a ajuda de sistemas compactos e eficientes baseados em inteligência artificial, combinados com sensores vestíveis não invasivos, o diagnóstico médico e o cuidado ao paciente podem evoluir para uma nova forma de abordar esta questão, onde a tecnologia será utilizada para facilitar estratégias de deteção e tratamento.

Este artigo apareceu originalmente em News Medical