AVANÇOS DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA DETECÇÃO PRECOCE DA DEMÊNCIA: uma revisão sistemática

Resumo

Introdução: A demência constitui uma síndrome clínica caracterizada por declínio progressivo das funções cognitivas, incluindo comprometimento de memória, raciocínio e linguagem, acompanhado por alterações comportamentais e de personalidade. As áreas de Machine Learning e Inteligência Artificial vêm demonstrando crescimento exponencial em aplicações práticas. As técnicas de aprendizado computacional têm se mostrado particularmente relevantes por capacitarem sistemas automatizados a auxiliarem profissionais de saúde, aumentando a eficiência e precisão em processos diagnósticos Métodos: Revisão sistemática com caráter qualitativo. A seleção dos artigos foi feita utilizando os descritores DeCS/MESH: Inteligência artificial; demência; biomarcadores; detecção. Foi utilizado o instrumento The PRISMA para contemplar as quatro etapas da revisão. Resultados: A busca resultou na seleção de 10 estudos relevantes que abordam a aplicação de modelos de inteligência artificial na detecção e análise da DA, com ênfase em imagens médicas (como OCT, ressonância magnética, PET e imagens da retina). Discussão: A extração de características (features) de imagens médicas e sua posterior utilização em modelos de aprendizado de máquina (ML) pode proporcionar um desempenho superior em comparação ao uso direto das imagens relacionadas a DA e outras demências.Conclusão: Há um crescimento significativo no número e na sofisticação dos estudos que utilizam IA para a detecção precoce da demência. No entanto, ainda encontra limitações metodológicas e técnicas nos estudos revisados. Em muitos casos, os modelos são treinados e validados em conjuntos de dados.