Mais um exemplo de como a inteligência
artificial pode ser grande e promissora aliada da medicina: neurocientistas brasileiros
e australianos utilizaram a tecnologia para identificar, a partir de imagens da
atividade cerebral, pacientes que possuem transtorno obsessivo-compulsivo
(TOC), um transtorno mental crônico e debilitante que afeta cerca de 3% da
população mundial.

O TOC é caracterizado por pensamentos
intrusivos e indesejados (obsessões) e um estado de ansiedade que é
momentaneamente aliviado por comportamentos compulsivos como lavar as mãos
várias vezes seguidas ou conferir repetidamente se uma tarefa foi realizada –
fechar a torneira, por exemplo. Com os avanços dos métodos de neuroimagem, que
permitem o estudo da estrutura e função do cérebro humano, sabe-se que
pacientes com esse transtorno apresentam funcionamento cerebral anormal, o que
leva aos sintomas da doença.

Juntando os universos da
inteligência artificial e da neurociência, pesquisadores do Instituto D’Or de
Pesquisa e Ensino, da Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ) e da Universidade
de Monash, na Austrália, investigaram se máquinas são capazes de diferenciar, a
partir de imagens da atividade neural, pessoas que possuem o transtorno das
saudáveis. Os achados foram publicados no mês
de abril na revista Neuroimage: Clinical.

Participaram da pesquisa 18
pacientes com TOC e 18 pessoas sem o transtorno, que formaram o grupo controle.
Dentro de uma máquina de ressonância magnética, os indivíduos escutavam, utilizando
fones de ouvido, frases elaboradas para provocar emoções específicas, como
culpa, compaixão, raiva e nojo, além de frases neutras. Eis um exemplo de frase
usada para provocar culpa: “Sua mãe ligou dizendo que não se sentia bem. Você a
ignorou, e, no dia seguinte, ela faleceu”.

Emoções assim são fundamentais para
entender o TOC. “Elas estão muito presentes nos relatos dos pacientes, e estão
por trás dos sintomas do transtorno”, explica o psiquiatra Leonardo Fontenelle,
pesquisador do Instituto D’Or e da UFRJ e um dos autores do estudo.

Aprendizado de máquina

No experimento, o aparelho de
ressonância registrou a atividade cerebral dos participantes ao escutar as
diferentes frases. Em seguida, um computador analisou essas imagens,
identificando áreas do cérebro que melhor diferenciam pessoas com e sem o
transtorno em cada situação.

Por exemplo, quando o sentimento em
questão era a culpa, verificou-se que a principal diferença entre pacientes e
controles estava no giro pós-central esquerdo e no giro angular –
observando-os, o computador foi capaz de diferenciar corretamente os dois
grupos em 86% dos casos. Já para compaixão, a área cerebral que melhor
discriminou os dois grupos de indivíduos foi o córtex cingulado anterior
dorsal, com mais de 94% de taxa de acerto.

Nas situações de raiva, o algoritmo
identificou, com acurácia superior à 86%, o núcleo caudado e os giros angular,
paracingulado e pré-central. Por fim, quando sentiam nojo, as áreas cerebrais
que melhor diferenciavam pacientes de controles foram o núcleo acúmbens
esquerdo e córtex frontal médio, com quase 90% de acurácia. Ao analisar todas
essas emoções ao mesmo tempo, a pesquisa identificou o núcleo acúmbens, o giro
lingual e o giro temporal médio como principais regiões para diferenciar
pessoas com e sem TOC, com acurácia acima de 83%.

Segundo Fontenelle, algumas áreas cerebrais
apontadas no estudo, como núcleo acúmbens, núcleo caudado, córtex frontal e
córtex cingulado, são velhas conhecidas por sua relação com o TOC. Por outro
lado, o papel de outras áreas cerebrais, como os giros pré e pós-central e
angular, ainda não é claro e precisa ser melhor explorado. “Pode ser que essas
áreas sejam confirmadas por estudos futuros e se tornem possíveis alvos
terapêuticos contra o transtorno”, destaca o psiquiatra.

Perguntado acerca do futuro da
relação entre inteligência artificial e psiquiatria, Fontenelle é cauteloso. “Nossos
diagnósticos ainda são muito dependentes da avaliação clínica, da conversa com
o paciente. Por isso, ainda não vejo a inteligência artificial ajudando no
diagnóstico do TOC. Por outro lado, tenho confiança de que, em um futuro
próximo, essa tecnologia pode nortear o planejamento do tratamento, indicando
que abordagem terapêutica – tipo de medicamento ou terapia comportamental, por
exemplo – tem mais chance de sucesso em cada paciente, caso a caso, com base na
assinatura neural dos pacientes”, aposta.

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(créditos da imagem: starline / Freepik)