O acidente vascular cerebral (AVC) é uma das maiores causas de morte e de sequelas neurológicas e motoras no Brasil. Segundo dados do Ministério da Saúde, mais de 100 mil pessoas perdem a vida todos os anos por causa da doença no País. A fim de ajudar a prever e diagnosticá-la, pesquisadores do Instituto Federal do Ceará (IFCE) estão desenvolvendo ferramentas para auxiliar o cidadão comum a prever o próprio risco de ter um AVC, bem como médicos a otimizarem o diagnóstico da doença.

Um deles é a pesquisa “Nova abordagem baseada em deep learning e fine-tunning para detecção e segmentação de AVC hemorrágico em imagens médicas”, que tem como orientadora Elizângela Rebouças, professora do campus de Canindé do IFCE e pesquisadora do Laboratório de Pesquisa em Sistemas Computacionais (Lapisco), situado no campus de Fortaleza.

Segundo a docente, o objetivo da pesquisa é desenvolver uma ferramenta digital que ajude médicos a identificar casos de AVC hemorrágico com mais rapidez e precisão, por meio da análise automática de exames de imagem - por exemplo, tomografias do crânio. Para isso, os pesquisadores usam técnicas de inteligência artificial, em especial o Deep Learning, que permite que o computador “aprenda” a reconhecer padrões nas imagens, e o fine-tuning, que ajusta os modelos já treinados para que funcionem melhor com dados médicos.

“A ideia é que essa tecnologia funcione como um apoio ao diagnóstico, ou seja, ela não substitui o médico, mas ajuda a destacar possíveis áreas afetadas no cérebro, facilitando uma resposta rápida em casos graves de AVC hemorrágico”, explica.

Até agora, a pesquisa já incluiu o desenvolvimento de um modelo de inteligência artificial treinado com cem imagens reais de tomografias de pacientes com AVC hemorrágico. “Os testes mostraram que o sistema é capaz de detectar e marcar com boa precisão as áreas afetadas nas imagens”, revela.

O modelo ainda será testado com um número maior de imagens e a precisão do sistema será refinada. Em seguida, será desenvolvida uma interface simples que possa ser utilizada por médicos em hospitais ou clínicas, inclusive com a aplicação de técnicas de inteligência artificial.

O projeto contou com a participação da estudante Débora Sales, do curso de Engenharia de Mecatrônica. “É importante lembrar que quando falamos sobre predição de AVC, vamos além de ciência e tangemos à vida. Portanto, encontrar os melhores modelos e compará-los torna-se essencial”, destaca ela, que apresentou sua experiência no Encontro de Iniciação Científica do IFCE (Enicit).

Aplicativo em produção

Outra iniciativa nesse sentido é a pesquisa “Desenvolvimento de um Aplicativo Mobile para Coleta de Dados e Predição de Risco de AVC”, orientada pelo professor Roger Moura Sarmento, do campus de Maranguape e também associado ao Lapisco.

Segundo ele, o projeto desenvolveu o Neurorisk, um aplicativo móvel baseado em algoritmo para auxiliar na identificação dos sintomas e, sobretudo, no cálculo do risco de ocorrência de AVC em um horizonte de dez anos. O app também indica, por geolocalização, centros especializados na doença e disponibiliza orientações de prevenção. “O aplicativo visa ampliar o acesso à informação e a ferramentas de avaliação de risco, promovendo a conscientização e a prevenção do AVC”, destaca o docente.

Desenvolvida em iOS, a ferramenta já está funcional, com o algoritmo de predição em atividade. “Atualmente, estamos na fase final de testes de usabilidade e upgrades (armazenamento de dados dos usuários, geração de relatório, publicação dos resultados do teste nas redes sociais do usuário e push notifcation de realização de novos testes trimestral e semestralmente) e, por fim, submeteremos ao App Store”, revela.

A previsão é de que o aplicativo esteja disponível em iOS ainda em 2026. Futuramente, há a previsão de desenvolvê-lo também em Android. A pesquisa conta com a participação do estudante Erick Gomes, do curso de Engenharia de Telecomunicações, que ajudou a desenvolver o Neurorisk desde a concepção do design até a sua implementação final.

“O desenvolvimento do aplicativo Neurorisk de ponta a ponta foi crucial. Esse envolvimento prático me proporcionou uma evolução substancial em habilidades técnicas e na capacidade de resolver problemas, algo que só a experiência real pode oferecer”, diz o discente, que também apresentou a pesquisa no Enicit.

AVC recorrente

Outra ferramenta para celulares em desenvolvimento no campus de Fortaleza é fruto da pesquisa “Aplicativo móvel para verificação de possibilidade de recorrência de AVC”, orientada pelo professor Carlos Mauricio Jaborandy de Mattos Dourado Júnior. Testes em computador mostraram uma taxa de confiabilidade de 99,54% no protótipo inicial.

Segundo o pesquisador, o aplicativo desenvolverá um sistema de alerta de AVC baseado em dispositivos vestíveis, como smartwatches, aplicando técnicas de computação de borda e fusão de dados para classificação preditiva de ocorrência de AVC em pacientes. “O sistema combina um modelo com geração de pré-diagnósticos em tempo real por meio de inteligência artificial generativa, permitindo o monitoramento contínuo e alertas inteligentes aos usuários e profissionais de saúde”, explica.

Atualmente, o projeto encontra-se em fase de protótipo e validação computacional. “Embora o código de treinamento do modelo esteja previsto para ser disponibilizado de forma aberta e gratuita, o sistema completo ainda depende de parcerias estratégicas com hospitais e instituições de saúde para garantir que sua aplicação seja alinhada às necessidades reais do ambiente clínico. Antes de ser adotado no uso cotidiano por médicos ou pacientes, serão necessários testes clínicos, integração com plataformas de saúde e aprovações regulatórias”, esclarece.

“O objetivo do projeto é ajudar a reduzir o tempo até a intervenção clínica e evitar a progressão do quadro, diminuindo assim o risco de sequelas permanentes, internações e mortalidade, além da redução de custos hospitalares”, afirma.

Reportagem: Ícaro Joathan (agencia@ifce.edu.br)

Fontes: Elizângela Rebouças (elizangela.reboucas@ifce.edu.br), Maurício Dourado (mauriciodourado@ifce.edu.br) e Roger Sarmento (rogerms@ifce.edu.br)