O próximo passo é utilizar sinais de voz de nativos da língua portuguesa e iniciar os testes em seres humanos durante o doutorado
Por Amanda Amaral
Pesquisadores da Universidade Federal do Espírito Santo (Ufes) desenvolveram uma técnica capaz de investigar de forma precoce Parkinson. O estudo conseguiu detectar e aprender os padrões existentes nos sinais de voz de pessoas com a doença. Para isso foi utilizado um banco de dados turco.
O próximo passo é desenvolver um banco de dados brasileiro, de preferência regional. “Isso permitirá também investigar a importância das especificidades da língua falada para a identificação do Parkinson a partir de sinais de voz e de fala. Tal tarefa será desenvolvida em projeto de doutorado”, declara o autor do estudo, Peter Garcez.
Os testes em seres humanos também terão início no doutorado. Os resultados alcançados foram surpreendentes, superando alguns trabalhos relevantes da literatura recente, conforme informou a Ufes.
Garcez explicou que os sintomas motores do Parkinson, como tremor em repouso e a demência, surgem em estágios mais avançados da doença, porém, os sintomas vocais são os primeiros a surgirem em cerca de 90% dos casos.
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Gripe: Estado quer distribuir 1,7 milhão de vacinas - O Governo do Estado já recebeu 408 mil doses da vacina contra a influenza para distribuir para os municípios capixabas “Assim, ferramentas de auxílio ao diagnóstico baseadas em sinais de voz podem permitir a identificação precoce da doença, indicando ao médico a presença do Parkinson em estágios iniciais, antes do surgimento dos sintomas motores. Além disso, podem auxiliar no acompanhamento remoto da doença, evitando visitas clínicas de pacientes cuja locomoção já esteja comprometida”, detalha.
Tecnologia
A pesquisa inovou ao investigar o uso de algoritmos metaheurísticos — modelo de instrução computacional — para serem aplicados no sistema de diagnóstico considerando o banco de dados turco. Esse modelo permite o ajuste dos parâmetros das máquinas, o que é importante para seu desempenho. Além disso, permite a identificação de atributos irrelevantes dos bancos de dados, o que reduz o custo computacional e o tempo de execução desses algoritmos.
O estudo é vinculado ao mestrado do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica da Ufes (PPGEE) e orientado pelo professor Patrick Ciarelli. A pesquisa é vinculada ao Laboratório de Computação e Sistemas Neurais (LabCisne) da Ufes e recebe financiamento da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior – Capes (com informações da Ufes).
