Tecnologia combina análise de imagens de espirais e linhas com sinais de pressão e aceleração da caneta; método alcançou até 98,95% de precisão em testes com 66 pessoas.
Um grupo de pesquisadores da Índia desenvolveu um sistema capaz de detectar sinais da doença de Parkinson por meio da análise de exercícios de desenho realizados com uma caneta inteligente sobre uma folha de papel. O estudo, publicado na revista Discover Computing (Springer), descreve uma metodologia que utiliza inteligência artificial para examinar tanto as imagens dos traços gerados pelos participantes quanto as informações físicas do movimento da caneta, como pressão, inclinação e aceleração.
A tecnologia foi desenvolvida por uma equipe liderada por Ishan Ayus, da Universidade Siksha ‘O’ Anusandhan. O sistema integra modelos avançados de redes neurais profundas, como os transformadores ViT e DaViT para o processamento de imagens, combinados com o modelo Conv1D–BiGRU para a análise das informações dinâmicas captadas pelos sensores da caneta. O algoritmo SNAKE permite fundir os dois tipos de dados, otimizando a precisão do diagnóstico em cada caso analisado.
Resultados superam 97% de precisão
O método utiliza dois tipos de informação: imagens digitalizadas de espirais e meandros (linhas em zigue-zague) e sinais dinâmicos coletados pelos sensores da caneta, como pressão, inclinação e aceleração. A tecnologia mede desde a forma dos desenhos até pequenos tremores ou alterações de velocidade imperceptíveis ao olho humano.
Os resultados foram expressivos: o sistema alcançou 98,95% de precisão para identificar padrões de meandro e 97,74% para espirais, uma melhora significativa em relação a métodos anteriores. “O marco de fusão multimodal proposto alcança precisões de classificação de 98,95% para padrões de meandro e de 97,74% para padrões de espiral, o que representa melhorias estatisticamente significativas frente aos enfoques unimodais”, explicaram os pesquisadores.
Por que analisar a escrita?
O Parkinson afeta de maneira precoce e sutil a motricidade fina. As alterações na escrita costumam passar despercebidas até fases avançadas da doença, mas a tecnologia pode captá-las em estágios iniciais. “As imagens manuscritas aportam características espaciais de irregularidades nos traços, distorções provocadas por tremores e desvios na forma”, apontou o estudo.
Os pesquisadores destacam que a inteligência artificial permite distinguir se os traços correspondem a uma pessoa saudável ou a alguém com Parkinson, mesmo quando o desenho parece correto a olho nu. “O enfoque proposto emprega modelos modernos de visão baseados em transformadores, que permitem captar de maneira mais eficaz irregularidades espaciais de longo alcance e sutis na escrita, uma capacidade pouco explorada em estudos prévios”, afirmou a equipe.
Vantagens, limitações e próximos passos
O sistema desenvolvido dispensa biomarcadores biológicos invasivos ou exames prolongados: basta uma caneta especial e alguns minutos de exercícios. O estudo utilizou uma amostra de 66 pessoas, sendo 31 pacientes com Parkinson e 35 controles saudáveis.
Os próprios autores, no entanto, alertam que o método não substitui a avaliação clínica e ainda precisa ser validado em populações maiores e mais diversas. “O presente estudo deve ser interpretado como um marco de detecção da doença de Parkinson baseado na escrita e em etapa de investigação, e não como um sistema diagnóstico clinicamente validado ou como um substituto da avaliação neurológica”, esclareceram.
As próximas etapas incluem a validação do sistema em grupos maiores, a incorporação de outros sinais digitais, como a voz ou a marcha, e a adaptação da tecnologia para dispositivos cotidianos, como tablets ou canetas inteligentes. O potencial da ferramenta, segundo os pesquisadores, está na possibilidade de, com apenas a observação de uma pessoa desenhando uma espiral, antecipar uma doença que, até hoje, costuma ser diagnosticada tardiamente e por meio de ferramentas subjetivas.
