Pesquisadores criam Inteligência Artificial que prevê deficiências em bebês

Crianças com complicações no parto são estatisticamente mais propensas a desenvolver distúrbios cognitivos e físicos mais tarde na vida. Bebês prematuros, por exemplo, apresentam taxas mais altas de atrasos no desenvolvimento, de acordo com um estudo publicado em 2017 na revista médica The BMJ. Os pesquisadores demonstraram que os movimentos de braço e perna – movimentos espontâneos – podem ajudar a distinguir entre o desenvolvimento típico e o atípico, mas há um problema: eles são difíceis de detectar cedo na infância.

Pensando nisso, uma equipe da Universidade da Califórnia do Sul (USC) e da Universidade Carlos III, de Madri, começou a desenvolver uma solução com a ajuda de algoritmos de“wearable technology” ou “tecnologias vestíveis” e de aprendizados de máquina. Seu método, descrito em artigo publicado no Arxiv.org, que classifica padrões de movimento dos membros para prever se um bebê é suscetível a desenvolver déficits neurológicos mais tarde na vida.

“Estudos demonstraram que variáveis ​​cinemáticas, tais como frequência de chute, organização espaço-temporal e coordenação inter e intramuscular, são diferentes entre bebês com desenvolvimento típico e bebês em risco, incluindo bebês com deficiência intelectual, mielomeningocele (defeito congênito que afeta a espinha dorsal), síndrome de Down, bem como bebês nascidos prematuros”, escreveram os pesquisadores.

Pesquisadores pretender prever antes do nascimento problemas que hoje são detectados em crianças de 2 anos

A equipe baseou-se em um conjunto de dados fornecido pelo Laboratório Infantil de Controle Neuromotor da USC, que contém dados de movimento de motores coletados de acelerômetros, giroscópios e magnetômetros presos aos tornozelos dos bebês. Um algoritmo detectou os movimentos da perna direita e esquerda a partir dos dados brutos do sensor e determinou a duração, a aceleração média, a aceleração de pico e outras características desses movimentos.

Os pesquisadores adicionaram manualmente recursos como idade, escala e rótulo de desenvolvimento (típico ou atípico), e montaram um modelo de predição usando uma série de algoritmos de classificação binária. O algoritmo resultante executou os números e suas previsões estavam impressionantemente próximas da linha de base. Projetou atrasos de desenvolvimento nos primeiros seis meses a partir dos dados de movimento com 83,9% de precisão e previu problemas em 6-12 meses com 77% de precisão.

“No geral, esses resultados estabelecem ainda mais a relação entre as características cinemáticas usadas nos algoritmos de classificação e o desenvolvimento infantil”, escreveram os pesquisadores. “O objetivo final é usar essa metodologia para prever se um bebê em risco será diagnosticado com um atraso no desenvolvimento”.

Em estudos futuros, a equipe espera recrutar mais bebês e criar um algoritmo que preveja os movimentos a partir de dados históricos de sensores.

“Atualmente, os atrasos no desenvolvimento não são diagnosticados até que um bebê tenha dois anos de idade, impedindo que muitos bebês recebam intervenções precoces”, escreveram eles. “O algoritmo de predição que pretendemos desenvolver confirmaria que atrasos de desenvolvimento são refletidos no movimento de bebês nos primeiros meses da infância e, assim, permite que mais bebês recebam intervenções precoces e direcionadas”.