Aplicações de Inteligência Artificial na Neurologia: A Influência das Tecnologias no Diagnóstico e Monitoramento

Resumo

A inteligência artificial (IA), introduzida por John McCarthy em 1956, representa a quarta revolução industrial, transformando áreas da vida cotidiana. O aprendizado de máquina (ML), um ramo da IA criado por Arthur Samuel em 1959, utiliza algoritmos e redes neurais para reconhecer padrões em dados. O aprendizado profundo (DL), uma especialização do ML, imita o processamento cerebral com redes neurais convolucionais, especialmente na análise de imagens e vídeos. Na saúde, a IA ajuda na análise de dados médicos e no diagnóstico de distúrbios neurológicos, com técnicas de ML mostrando avanços na identificação de condições como Alzheimer, esquizofrenia entre outras. O estudo visa investigar como as tecnologias de IA impactam o diagnóstico e monitoramento de distúrbios neurológicos. Foca na eficácia de dispositivos vestíveis, como smartwatches, na detecção de tremores e anomalias neurológicas e na personalização do tratamento. Também explora o papel de aplicativos móveis na adesão à medicação e na triagem de doenças, buscando melhorar a eficiência do diagnóstico e os resultados clínicos. Esta pesquisa é uma revisão bibliográfica qualitativa, exploratória e descritiva que investiga as aplicações de inteligência artificial na prática clínica da neurologia. A pesquisa foi realizada nas bases de dados SciELO e PubMed, utilizando os termos de busca “Artificial Intelligence (AI)” AND “Neurology”. Foram incluídos artigos originais, gratuitos e publicados em português nos últimos dez anos. O estudo excluiu trabalhos incompletos, repetidos e que não atendiam aos critérios propostos. A análise foi concluída em agosto de 2024. O avanço das tecnologias vestíveis e da IA tem revolucionado o diagnóstico e monitoramento de distúrbios neurológicos, destacando-se com o uso de smartwatches e tablets. Dispositivos como o SDS da Apple e algoritmos de aprendizado de máquina têm permitido a detecção e análise de tremores com alta precisão, beneficiando o diagnóstico de doenças como Parkinson e epilepsia. Aplicativos móveis e questionários eletrônicos complementam esses dispositivos, proporcionando uma avaliação mais completa dos pacientes. A integração de IA na neuroimagem e o uso de sensores para monitoramento contínuo também têm mostrado melhorias significativas na precisão dos diagnósticos e na personalização dos tratamentos. No entanto, desafios como a complexidade dos algoritmos e a proteção de dados precisam ser abordados para otimizar a eficácia dessas tecnologias.