Entenda como a Inteligência Artificial pode ajudar no combate à obesidade e diabete

Entenda como a Inteligência Artificial pode ajudar no combate à obesidade e diabete

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Pesquisadora da Unicamp desenvolveu software baseado em Inteligência Artificial para identificar se pessoa é predisposta a essas doenças.



Por Redação em 14/02/2020

Pesquisadora da Unicamp desenvolveu software baseado em Inteligência Artificial para identificar se pessoa é predisposta a essas doenças.

A Inteligência Artificial tem inúmeros casos de uso em diversos setores. No da saúde, além no desenvolvimento de soluções para ajudar a detectar câncer, ela agora tem a possibilidade de ajudar no combate à obesidade e diabete.

Isso é possível porque pesquisadores da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) desenvolveram uma solução baseada na tecnologia e no estudo de moléculas ligadas ao processo de acúmulo de gordura no organismo, como mostra essa reportagem do site Estadão.

Segundo a Pesquisa de Vigilância de Fatores de Risco e Proteção para Doenças Crônicas por Inquérito Telefônico (Vigitel), do Ministério da Saúde, 19,8% da população era considerada obesa em 2018. Já 55,7% dos brasileiros estão acima do peso.

O projeto tem se mostrado bem relevante, ainda mais por ter uma taxa de precisão de 96%. Além de identificar se, no indivíduo, existe uma predisposição para engordar e desenvolver doenças como diabete e hipertensão, é uma forma da pessoa receber orientações para ter um estilo de vida mais saudável.

Como funciona a solução baseada em Inteligência Artificial?

A solução desenvolvida na Unicamp faz parte da tese de doutorado de Flávia Luísa Dias Audibert, nutricionista e doutoranda da Faculdade de Ciências Médicas da instituição. A pesquisadora decidiu estudar os biomarcadores de ganho de peso.

Mas, ao contrário de outras pesquisas, Audibert propôs usar Inteligência Artificial para chegar nesses biomarcadores. Dos 18 analisados, cinco estão de acordo com o perfil do estudo:

  • Quatro estão relacionados a processos inflamatórios e produções de radicais livres.
  • Um está ligado a diabete e quadros de obesidade.

Como o software é baseado em um modelo preditivo, a pesquisadora utilizou dados de 180 pacientes (com peso normal e acima do peso) para treinar a IA. No entanto, Audibert espera ter mais amostras para aumentar a precisão da tecnologia.

Na prática, a identificação de obesidade ou diabete acontece, praticamente, em três passos:

  1. Coleta de dados e análise corporal do paciente são feitas para encaixá-lo em algum grupo. Os pesquisadores também recolhem uma amostra de sangue dele.
  2. A amostra é enviada para análise em um espectrômetro de massa, que vai apontar as moléculas que existem nela.
  3. Com isso, o software de Inteligência Artificial é executado para apontar se há moléculas relacionadas ao aumento de peso e outras doenças.

O artigo da pesquisa foi publicado na revista Frontiers in Bioengineering and Biotechnology.

Os próximos passos do projeto

Flávia Luísa Dias Audibert, responsável pelo projeto, espera que a tecnologia esteja disponível em até cinco anos para a população. Porém, ela acredita que isso só será possível com investimento público e privado na solução.

No entanto, a pesquisadora acredita que outros pesquisadores com um espectrômetro de massa podem analisar os dados já que os códigos do programa estão disponíveis para download gratuito.

Outras iniciativas do uso de IA na saúde

Não é só no diagnóstico de obesidade e diabete que Inteligência Artificial é uma aliada. No Ceará, o Instituto de Câncer do Ceará (ICC) utiliza a tecnologia em tratamentos oncológicos e na tomada de decisões clínicas.

Com a IA, o ICC já conseguiu ter uma precisão de 80% no diagnóstico de casos gerais de câncer. Já para tumores de próstata, esse número sobe para 98%. Assim, o corpo clínico consegue ter uma tomada de decisão mais assertiva para o tratamento da doença.

Principais destaques desta matéria:

  • Pesquisadora da Unicamp desenvolveu solução baseada em Inteligência Artificial para identificar obesidade e diabete;
  • Software foi treinado com dados de 180 pacientes e tem 96% de precisão;
  • Expectativa é que ele esteja disponível para a população nos próximos cinco anos.


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