Software pode ser um aliado no diagnóstico de doenças associadas ao envelhecimento

Débora Motta

Simulação de uso do SiADE em dispositivo móvel:   no exemplo, o sistema apresenta um diagnóstico   positivo para um caso de Alzheimer (Foto: Reprodução)

O Brasil será, nas próximas décadas, um país predominantemente de idosos. Em tempos de redução da natalidade e de um progressivo aumento da longevidade, as pessoas com mais de 60 anos já ultrapassam 10% da população total de brasileiros. Dados do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) contabilizam que, em 2025, esse segmento da população deve ultrapassar os 20%. Acompanhando esse novo panorama demográfico, as doenças relacionadas ao envelhecimento, como as demências, também serão mais numerosas.

Nesse contexto, o diagnóstico precoce das doenças que afetam a mente na terceira idade será ainda mais importante para a saúde pública. Um software desenvolvido no Instituto de Computação da Universidade Federal Fluminense (UFF) pode se tornar uma ferramenta de apoio ao diagnóstico médico da demência, do Alzheimer e do Transtorno Cognitivo Leve (TCL) – uma fase ainda leve de doença neurodegenerativa, em que o paciente apresenta pequenos lapsos de memória, e que pode evoluir para outras, mais graves, como o próprio mal de Alzheimer.

“O objetivo é desenvolver sistemas computacionais para auxiliar os profissionais da saúde no diagnóstico dessas doenças, ainda em estágio inicial ou pré-clínico. Afinal, quanto mais rápido for o diagnóstico, maior será a chance de melhorar a eficiência do tratamento e estender a qualidade de vida do paciente”, disse a coordenadora do trabalho, a engenheira de computação Débora Christina Muchaluat Saade, da UFF. O projeto, denominado Pesquisas em Sistemas de Apoio à Decisão e ao Diagnóstico de Doenças Associadas ao Envelhecimento (SiADE), foi contemplado no edital Apoio ao estudo de temas relacionados à saúde e cidadania de pessoas idosas – Pró-Idoso, da FAPERJ.

A ideia de desenvolver o sistema surgiu como desdobramento de um projeto anterior, realizado em parceria com o Centro de Doenças de Alzheimer e outras Desordens Mentais na Velhice (CDA), coordenado pelo médico psiquiatra Jerson Laks, no Instituto de Psiquiatria da Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ), localizado no campus da Praia Vermelha. O CDA é um setor com atendimento multidisciplinar, voltado para idosos acima de 60 anos com qualquer tipo de problema na esfera psicológica, psiquiátrica e neuropsiquiátrica, como demências, depressão, ansiedade e psicoses.

“Com base nos dados dos pacientes do CDA, como exames, idade e testes neuropsicológicos, que foram fornecidos por Jerson Laks, após autorização da Comissão Nacional de Ética em Pesquisa, conseguimos fazer a modelagem computacional dos critérios para o diagnóstico das três doenças”, disse Débora. Esse trabalho, que teve início em 2011, resultou na tese de doutorado de Flávio Luiz Seixas, então orientando de Débora e da professora Aura Conci, na UFF, e atualmente professor da Universidade Estácio de Sá (Unesa) e funcionário da Embratel.

Computação a serviço da saúde

O sistema, que está em fase de aperfeiçoamento, funciona a partir de um processo de modelagem de decisão, por uma técnica de mineração de dados conhecida como rede Bayesiana, bastante utilizada no meio acadêmico. Trocando em miúdos, ele é capaz de indicar a probabilidade de um diagnóstico positivo para determinada doença, considerando seus critérios de diagnóstico e o conjunto de dados relativos a um paciente. “O sistema avalia diversas informações do paciente, como sintomas, sinais, resultados de testes neuropsicológicos, fatores predisponentes e dados demográficos, e estima a probabilidade de ele ter um diagnóstico positivo ou negativo para demência, Alzheimer e TCL. Ele aponta, inclusive, se essa probabilidade é alta, média ou baixa”, destacou a engenheira de computação.

O SiADE é um sistema baseado na web e que tem a portabilidade como uma de suas características principais. “O SiADE poderá ser acessado por médicos e profissionais de saúde a partir de dispositivos móveis, como tablets e smartphones, que podem entrar com os dados do paciente e verificar as probabilidades de diagnóstico. Sua arquitetura é cliente-servidor. A interface com o usuário é acessada a partir de qualquer navegador”, explicou Débora.

Ela destaca, no entanto, que o objetivo não é, em hipótese alguma, substituir o diagnóstico do médico ou do profissional de saúde. “Trata-se de um sistema de apoio à decisão clínica, que jamais vai substituir o discernimento do profissional. Ele pode funcionar como uma segunda opinião ou como uma orientação, no caso de a equipe médica não ser especialista no tratamento das doenças associadas ao envelhecimento. Nesse caso, pode ser uma sugestão de diagnóstico, que deverá ser referendada pelo psiquiatra, neurologista ou por outro médico especialista”, ressaltou. 

Débora Saade destaca que o sistema pode fornecer uma segunda opinião para médicos e profissionais da saúde na hora do diagnóstico (Foto: Divulgação)

“O sistema é capaz de indicar as informações do paciente que foram mais importantes na sugestão daquele diagnóstico, como uma ferramenta de apoio para melhorar a precisão da decisão médica”, afirmou Débora. Existe uma hierarquia para a realização dos testes das três doenças avaliadas pelo sistema. “Primeiro, é realizado o teste para o diagnóstico de demência. Se der positivo, o sistema parte para o teste de Alzheimer e, se der negativo para demência, o sistema faz o teste para TCL”, detalhou.

O próximo passo da pesquisa é ampliar os modelos de decisão do sistema, com a inserção de dados de pacientes do Centro de Estudos e Pesquisa em Envelhecimento (Cepe) – um projeto da Secretaria de Estado de Saúde do Rio de Janeiro –, localizado na Gávea, Zona Sul do Rio, e gerenciado pelo Instituto Vital Brazil. Ele tem como objetivo realizar a avaliação interdisciplinar dos idosos, promover o envelhecimento saudável e ser um ambiente de debates e formação voltada para a saúde de pessoas da terceira idade. “Assim que obtivermos a autorização do Comitê de Ética, vamos inserir os dados dos pacientes do Cepe no repositório de registros eletrônicos de saúde do sistema. Hoje, o sistema funciona a partir dos dados de cerca de 320 pacientes do CDA. O Cepe ainda pode contribuir com dados de aproximadamente 400 pacientes. A cada novo paciente, o sistema poderá reaprender e refinar os diagnósticos”, disse.

Depois dessa fase, o sistema deve ainda ser experimentado durante a rotina de profissionais de saúde e, assim, ser avaliado por esses profissionais no atendimento a diversos casos. “Sou muito entusiasta da computação aplicada à área da saúde. Esperamos aperfeiçoar o sistema para que um dia ele se torne uma ferramenta que facilite o diagnóstico de doenças neurodegenerativas em estágios pré-demenciais, melhorando a eficiência do tratamento e reduzindo esses impactos para a sociedade e os custos para o sistema de saúde”, destacou.

A equipe do projeto SiADE conta a participação de Aura Conci, Flávio Seixas, Luciana Cavalini, da área de informática médica da Universidade do Estado do Rio de Janeiro (Uerj); de Artur Ziviani e Antonio Tadeu Gomes, do Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC); e da doutoranda da UFF Carolina Medeiros Carvalho, que vem trabalhando em uma extensão desse sistema, para que ele seja refinado automaticamente à medida que dados de novos pacientes sejam considerados, e também considere outras doenças relacionadas ao envelhecimento, como depressão tardia.