Originários de Cedro, uma cidade a 400 km da capital cearense, os alunos do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Ceará (IFCE) estão desenvolvendo uma ferramenta inovadora no campo da saúde. A pesquisa realizada por esses estudantes revela que a inteligência artificial (IA) pode ser uma aliada dos médicos na identificação precoce do Alzheimer.
Por meio de técnicas de “deep learning”, que permitem que a IA aprenda a partir de dados, os alunos treinaram o sistema para analisar imagens de ressonâncias magnéticas (RM) do cérebro, identificando sinais iniciais da demência. A IA examina os exames, detecta alterações e sugere áreas de atenção aos profissionais de saúde, facilitando assim a detecção do Alzheimer.
O projeto é fruto do trabalho conjunto de Amanda do Nascimento Correia, Daniel Teixeira da Silva, Francisco Erivando Bezerra Barbosa e Maria Danielly Benício de Araújo, sob a orientação dos professores Michael Lopes Bastos e Francisca Jamires da Costa, do curso de Sistemas de Informação do IFCE Cedro. Os alunos enfatizam que a análise rigorosa das imagens de RM, com a marcação de áreas com possíveis alterações cerebrais, possibilitou uma avaliação detalhada das transformações associadas à Doença de Alzheimer.
A ideia para o projeto surgiu durante as aulas de Processamento Digital de Imagem (PDI), que encorajam os alunos a identificar problemas cotidianos que podem ser resolvidos com as tecnologias abordadas nas aulas. O foco no Alzheimer foi impulsionado por uma motivação pessoal: a avó de uma das alunas enfrenta a doença. “Assim, percebemos a necessidade de unir as tecnologias da disciplina a essa questão”, explica o professor Michael.
A pesquisa começou com a coleta de bases de dados relevantes sobre o tema, onde os alunos descobriram um estudo internacional que analisava imagens de ressonâncias magnéticas ao longo do tempo para detectar o Alzheimer de forma antecipada. “Nosso trabalho é semelhante, mas buscamos incorporar técnicas adicionais de PDI. O objetivo é ampliar a análise para imagens de maior duração e melhorar a identificação das lesões”, detalha Michael.
É fundamental ressaltar que a IA não realiza o diagnóstico do Alzheimer, mas serve como suporte, pois a máquina não pode emitir um laudo. “Ela indica o que considera ser um problema, e nós utilizamos o conhecimento humano para informar o médico”, enfatiza o professor orientador. O sistema analisa os exames e fornece uma porcentagem de probabilidade de que os resultados estejam relacionados ao Alzheimer, melhorando a capacidade do médico de tomar decisões.
Os alunos mencionam que “as alterações estruturais e morfológicas frequentemente ligadas à perda de memória podem ser detectadas por meio da ressonância magnética, ressaltando a importância desse método no acompanhamento clínico”. “A segmentação de imagens se mostrou uma ferramenta crucial para o diagnóstico e monitoramento da doença, pois permite extrair características relevantes e quantificar o avanço das atrofias em áreas específicas”, afirmam.
A identificação precoce das mudanças é vital para um tratamento eficaz, permitindo intervenções terapêuticas mais oportunas. Portanto, “o desenvolvimento de métodos automáticos de segmentação contribui para a análise quantitativa e para o suporte ao diagnóstico da doença”.
Se a solução avançar, pode se tornar um recurso valioso na medicina, com acesso facilitado para os profissionais. “O diagnóstico desse tipo de condição é desafiador para os médicos. Podemos criar um modelo que funcione em dispositivos móveis ou na nuvem, proporcionando resultados rápidos”, explica Michael. “O médico teria a ressonância do paciente e, em poucos minutos, poderia visualizar um relatório no computador, incluindo um mapa de calor das áreas preocupantes”, complementa.
Entretanto, uma limitação impede o avanço do projeto: a falta de um computador com capacidade suficiente. “O PDI demanda um alto poder computacional, pois as imagens são grandes. Realizamos um processamento para reduzi-las, mas ainda assim são muitos dados. A solução foi desenvolvida nos computadores dos alunos, que não são adequados”, observa Michael.
O orientador acredita que, com mais capacidade computacional, os resultados poderiam ser ainda mais completos e precisos. A próxima fase de desenvolvimento da IA deve incluir melhorias para torná-la mais acessível aos profissionais médicos. “A IA explicável é fundamental para que os resultados sejam compreensíveis, permitindo que o médico entenda o raciocínio por trás da decisão da máquina”, afirma o professor.
As perspectivas de evolução da pesquisa, que começou em sala de aula, devem acelerar em 2026, já que os alunos e o professor estão formando um grupo de pesquisa focado em computação no IFCE Cedro. “A intenção é submeter essas propostas a editais e buscar financiamento para adquirir um equipamento que suporte um processamento mais robusto das imagens. Reconhecemos as limitações atuais, mas também o grande potencial de aprimoramento. Os alunos têm muita capacidade”, orgulha-se Michael.
Além de abordar o Alzheimer, a solução poderá futuramente ser aplicada na identificação de outros transtornos e doenças, como o autismo. “Temos muitas ideias”, conclui o professor. Os estudantes ressaltam que os achados do estudo “destacam a necessidade contínua de avanços nas técnicas de imagem e nos métodos computacionais aplicados à neuroimagem, visando otimizar a compreensão e o manejo do Alzheimer”. “Os resultados são significativos para entender a extensão e a natureza das alterações cerebrais associadas à patologia, contribuindo para futuras pesquisas e para o desenvolvimento de possíveis abordagens terapêuticas.”
