Saúde Desvendada

Um estudo piloto promissor aponta para um futuro onde a agitação e agressividade (AA) em pacientes com demência podem ser detectadas e até mesmo previstas com antecedência. A pesquisa, publicada no JMIR Aging, explora um sistema inovador que combina dados de sensores vestíveis e análise de vídeo com preservação da privacidade para monitorar indivíduos com demência severa em ambientes clínicos.

A abordagem multimodal integra informações coletadas por meio de uma pulseira (EmbracePlus), que registra biomarcadores digitais, e vigilância por vídeo. A análise de vídeo é realizada após a anonimização das características faciais, utilizando uma ferramenta de mascaramento. Em seguida, um modelo de deep learning é empregado para identificar sinais de agitação e agressividade. Os resultados indicam que o sistema é capaz de prever episódios de AA com uma antecedência de pelo menos 6 minutos, com base nos dados coletados pela pulseira.

Os modelos de aprendizado de máquina utilizados no estudo demonstraram alta precisão. O modelo Extra Trees alcançou até 99% de acerto com dados individualizados da pulseira, enquanto o modelo multilayer perceptron apresentou 98% de precisão em modelos generalizados. Na análise de vídeo, o modelo gated recurrent unit obteve 95% de precisão, enquanto o modelo long short-term memory se destacou pelo seu rápido tempo de resposta em cenários de uso em tempo real. Este sistema representa um avanço significativo na gestão proativa dos sintomas comportamentais associados à demência, oferecendo uma ferramenta valiosa para cuidadores e profissionais de saúde.

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