IA consegue prever risco de dor nas costas e artrite

Já pensou em saber se você terá ou não dor nas costas conforme envelhece, analisando apenas as proporções dos ossos? É justamente isso que uma equipe de pesquisadores da Universidade do Texas em Austin (UT Austin) e do Centro Genômico de Nova York, ambas localizadas nos Estados Unidos, querem prever com a ajuda de uma inteligência artificial (IA).

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A ferramenta com IA que poderá identificar a possibilidade de uma pessoa ter dores nas costas ou artrite está sendo desenvolvido a partir de milhares de imagens de raios-X e sequenciamentos genéticos. Quando concluída, poderá modificar a forma como a medicina encara a ortopedia. As primeiras análises e descobertas foram publicadas na revista Science.

Andar sobre duas pernas tem um alto custo

Antes de entender como a IA pode prever o risco de algumas doenças, como a probabilidade de dor nas costas, é preciso fazer algumas considerações sobre o funcionamento do corpo humano. Na natureza, a espécie humana é a única entre os grandes primatas a ter pernas mais longas que os braços. Foi esta mudança evolutiva na forma do esqueleto que garantiu a capacidade de andar sobre duas pernas, só que isso tem um alto custo em termos de saúde.

Para o grupo, entender como as proporções esqueléticas possibilitam o bipedismo, o andar plenamente com apenas duas pernas, sem a necessidade do apoio dos braços, poderá ajudar ainda mais a determinar o risco das doenças musculoesqueléticas, como artrite do joelho e do quadril.

Inclusive, no futuro, determinar quais mudanças genéticas foram responsáveis por diferenciar, anatomicamente, os humanos modernos dos hominídeos já extintos, como os Australopitecos e os Neandertais, e das outras espécies de primatas, pode acarretar em novos insights sobre as dores do presente. Estas análises poderão usar a atual IA, em desenvolvimento, e os registros fósseis.

Uso da IA na predição de risco para dor nas costas

Voltando para a contemporaneidade, os pesquisadores norte-americanos analisaram como as proporções esqueléticas se associam às principais doenças musculoesqueléticas conhecidas. Com a ajuda da ferramenta com IA, já obtiveram descoberta interessantes, como:

• Quando a proporção entre a largura e a altura do quadril é maior que o padrão, a pessoa tem um risco aumentado para desenvolver osteoartrite e dores nos quadris;
• Quando as proporções do comprimento do fêmur em relação à altura são maiores que o padrão, há um risco aumentado para problemas no joelho, como artrite e dores;
• Quando há uma proporção maior do comprimento do tronco em relação à altura, o risco de dor nas costas é maior.

“Esses distúrbios se desenvolvem a partir de tensões biomecânicas nas articulações ao longo da vida”, pontua Eucaristia Kun, pesquisadora da UT Austin e uma das autoras do estudo, em nota. “As proporções esqueléticas afetam tudo, desde nossa marcha até como nos sentamos, e faz sentido que sejam fatores de risco nessas doenças”, acrescenta.

Como foi feita a pesquisa com IA na área da ortopedia?

Para chegar a essas conclusões ainda preliminares, os pesquisadores usaram modelos de aprendizado profundo para realizar quantificação automática em 39 mil exames de imagem, que apontavam a distância entre ombros, joelhos, tornozelos e outras partes do corpo.

Em seguida, as medidas foram comparadas com a sequência genética de cada pessoa. Assim foi possível encontrar, pelo menos, 145 pontos no genoma que controlam as proporções do esqueleto. Isso aumenta a capacidade de previsão das dores futuras e poderá implicar em tratamento preventivos melhores estruturados, indo além das recomendações básicas para a postura.

“Nossa pesquisa é uma demonstração do impacto da IA ​​na medicina, principalmente quando se trata de analisar e quantificar exames de imagem, além de integrar essas informações com registros de saúde e genética de forma rápida e em larga escala”, completa Vagheesh Narasimhan, outra autora do estudo. Em outro campo da saúde, recentemente, foi anunciada uma IA para ajudar no diagnóstico do autismo.

Fonte: Science e UT Austin