Cientistas desenvolvem ferramenta que identifica AVC em segundos
A tecnologia foi desenvolvida por pesquisadores da USP e da RMTI University, na Austrália
Por Bela Lobato 22 jun 2024, 10h00 | Atualizado em 4 jun 2026, 16h03
Um dos primeiros sintomas da falta de irrigação sanguínea ou o rompimento de um vaso cerebral é a paralisia de um dos lados da face. Alguns minutos de atraso no tratamento de um acidente vascular cerebral (AVC), também conhecido como derrame, podem causar sequelas permanentes.
“A detecção precoce do AVC é fundamental, porque o tratamento imediato pode melhorar significativamente os resultados da recuperação, reduzir o risco de deficiências a longo prazo e salvar vidas”, declarou Dinesh Kumar, professor da Escola de Engenharia da RMIT, na Austrália.
Com isso em mente, a equipe de engenheiros biomédicos liderada por Kumar criou uma ferramenta de triagem que usa inteligência artificial (IA) para analisar movimentos musculares específicos e a simetria facial. A ferramenta mostra os resultados em segundos e foi capaz de detectar o AVC em 82% das situações em que foi testado – mais rápidos e precisos do que os feitos por paramédicos ou com as tecnologias atuais.
“Temos as ferramentas de IA e as ferramentas de processamento de imagens que podem detectar se há alguma alteração na assimetria do sorriso – essa é a chave para a detecção em nosso caso.”, diz Guilherme Camargo de Oliveira, doutorando da USP e do RMIT University. Nesse estudo, foram usadas gravações em vídeo de exames de expressão facial de 14 pessoas que haviam tido AVCs e 11 pessoas saudáveis.
Os pesquisadores apontam que o recurso não substituiria outros testes de diagnóstico clínico, mas poderia ajudar a identificar mais rapidamente pessoas que precisam de tratamento e a diminuir o subdiagnóstico.
Estima-se que cerca de 13% dos casos de AVC que chegam às emergências não são detectados. “Muitas vezes, os sinais são muito sutis. Além disso, se os socorristas estiverem trabalhando com pessoas que não são de sua raça ou gênero – principalmente mulheres e pessoas não brancas – é mais provável que os sinais não sejam percebidos.”, diz Kumar.
A equipe planeja incorporar a ferramenta a um aplicativo para smartphone e ampliar a sensibilidade para poder detectar outras condições neurológicas que afetam as expressões faciais.
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