O movimento dos nossos olhos pode ser uma forma de analisar e detetar várias doenças do ser humano, nomeadamente as doenças neurológicas. Mas agora uma empresa norte-americana C. Light Technologies quer facilitar e tornar a tarefa dos médicos mais rápida, com uma tecnologia que pode ser usada para diagnosticar a esclerose múltipla (EM).

Tratando-se de uma doença do foro neurológico, a EM tem vários efeitos no organismo, com um enorme impacto para o doente. Distúrbios da visão e dificuldades na locomoção e no equilíbrio, até à incapacidade de controlar funções como a dos intestinos, são algumas consequências da patologia, progressivamente incapacitante.

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Mas de que forma é que a empresa de IA quer melhorar o diagnóstico desta doença? Com o sistema que desenvolveu, o objetivo é que os pacientes fixem os olhos num ponto alvo durante dez segundos, enquanto a tecnologia grava um vídeo e prevê distúrbios neurológicos da pessoa. Enquanto outras tecnologias observam o movimento da pupila, esta analisa a retina.

Agora a empresa tem objetivos mais exigentes para o futuro, querendo diagnosticar outras doenças neurológicas, como a doença de Alzheimer e a esclerose lateral amiotrófica, por exemplo. Até lá, o sistema poderá ajudar os médicos a diagnosticarem de forma mais atempada a EM ou a avaliar os efeitos de um determinado medicamento. O fundador da empresa explica a importância deste sistema, citado pelo The Engadget.

"Usamos a IA combinada com o rastreamento ocular para criar uma impressão digital da saúde neurológica, com velocidade e sensibilidade sem precedentes", refere Zachary Helft.

A Inteligência Artificial tem sido utilizada para melhorar o diagnóstico de várias doenças. Mas este mês foi ainda mais além, criando um medicamento para tratar pacientes que sofrem de perturbação obsessiva compulsiva e que vai entrar na fase de ensaios clínicos em março deste ano no Japão.

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Na área do cancro da mama, o sistema de IA adquirido pela Google, DeepMind, conseguiu detetar cancros da mama com mais precisão do que equipas médicas. A tecnologia desenvolveu um modelo que conseguiu reduzir o número de casos positivos falsos em 5,7% e os casos negativos falsos em 9,4%, durante uma fase de teste em algumas unidades hospitalares norte-americanas.

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