Sistema detecta sintomas de Parkinson

A técnica utiliza análise de digitação para auxiliar na detecção precoce da doença.

Parkinson é uma doença crônica e progressiva, caracterizada por causar tremores e dificuldades no controle muscular. Embora não tenha cura, existem tratamentos que podem retardar seu progresso e, assim, reduzir a gravidade dos sintomas. Quanto mais cedo a doença é detectada, mais eficaz é o tratamento. Contudo, a detecção precoce ainda é um desafio, pois a prática requer extensos testes em ambiente clínico, o que gera longos intervalos entre as avaliações. Pensando nisso, pesquisadores do MIT e de outras instituições na Espanha uniram-se para desenvolver um sistema capaz de monitorar regularmente a progressão da doença de Parkinson, durante o dia a dia do paciente.

A solução utiliza um teclado de computador e um software projetado para medir o tempo e intervalo de cada toque. Desta forma, a técnica, que é baseada na tecnologia desenvolvida originalmente para substituir senhas de computador, permite que os sinais de Parkinson sejam monitorados enquanto os pacientes executam tarefas básicas, como digitar e-mails e interagir em redes sociais. Para comprovar a eficácia do sistema, 42 pacientes com Parkinson em fase inicial e 43 indivíduos saudáveis digitaram um texto por 10–15 minutos. Ao analisar os dados de digitação, os pesquisadores encontraram uma variação significativa no tempo de cada grupo, o suficiente para distinguí-los.

Para garantir a privacidade dos pacientes, o software não monitora as palavras digitadas. Além disso, ele pode ser instalado em computador como um simples programa ou pode ser incorporado em um dispositivo de hardware, independente do computador. O sistema, ainda em fase experimental, já recebeu o interesse de empresas de tecnologia dispostas a comercializá-lo. Os pesquisadores, por sua vez, planejam aprimorar a técnica para detectar sinais de outros distúrbios motores e neurológicos.

Fonte: MIT

One clap, two clap, three clap, forty?

By clapping more or less, you can signal to us which stories really stand out.