Inteligência Artificial poderia ser a chave para diagnosticar diabetes tipo 1 precocemente

O que você precisa saber

A inteligência artificial (IA) poderá tornar o diagnóstico de diabetes mais rápido? Pesquisadores da IBM acreditam que sim. Recentemente eles anunciaram uma ferramenta de triagem que poderia identificar anticorpos do tipo 1 no sangue das pessoas.

Para as milhões de pessoas que vivem com diabetes tipo 1, a realidade cotidiana envolve um autocontrole significativo. Sem supervisão e tratamento adequado, seu pâncreas não produz insulina suficiente. A função dessa substância é metabolizar a glicose (açúcar no sangue) para produção de energia, que abastece as células. Ou seja, indivíduos nessa condição precisam de doses diárias de insulina para garantir que os níveis de glicose em seu sangue estejam saudáveis, o que exige que esses pacientes sejam muito vigilantes sobre sua saúde.

Cerca de 1,25 milhão de pessoas têm diabetes tipo 1 só nos EUA. E cerca de 40.000 novos diagnósticos são adicionados à lista a cada ano, segundo a American Diabetes Association. Diante disso, é intrigante que não exista nenhum processo de triagem padronizado para diagnosticar essa condição no início. Os médicos usam como guias o histórico familiar e outros fatores de risco conhecidos para que o diabetes tipo 1 apareça no radar. Contudo, até o diagnóstico, o paciente possivelmente passará por idas súbitas ao pronto-socorro — que resultarão em um laudo médico que o pegará desprevenido.

É aqui é onde a IA entra. Na 79ª Sessão Científica da American Diabetes Association, no início de junho, a IBM e a JDRF (anteriormente conhecida como Juvenile Diabetes Research Foundation), uma organização sem fins lucrativos que lidera a pesquisa sobre diabetes tipo 1, revelaram uma ferramenta preditiva usando esta tecnologia. Ela mapeou a presença de anticorpos contra o diabetes tipo 1 no sangue para descobrir exatamente quando e como a condição poderia se desenvolver. Jianying Hu, líder global em Ciência da Inteligência Artificial na IBM Research, disse ao Engadget que a IA foi alimentada com dados de mais de 22.000 pessoas dos Estados Unidos, Suécia e Finlândia.

O programa identificou semelhanças entre pessoas com anticorpos específicos para a doença e a linha do tempo da progressão do diabetes tipo 1.

“Um dos maiores potenciais deste tipo de trabalho na construção de modelos de aprendizado de máquina para diabetes tipo 1 é a capacidade de identificar melhor quem deve monitorar e com que frequência o fazer”, disse Hu, cuja equipe trabalhou neste projeto por mais de um ano com a JDRF. “Com o pouco que sabemos, esses anticorpos são difundidos na progressão do diabetes tipo 1, mas ninguém sabe quem é mais suscetível ao desenvolvê-los e quando”. Segundo a cientista, os modelos de IA podem dar aos médicos “um prazo mais personalizado” para monitorar as pessoas e com que frequência elas devem fazer exames.