IA prevê com precisão a idade do cérebro a partir de sinais de EEG registrados durante estudos do sono

IA prevê com precisão a idade do cérebro a partir de sinais de EEG registrados durante estudos do sono

Estrutura do Cérebro Humano

Os índices de idade do cérebro têm valor potencial como biomarcadores diagnósticos e ‘sinais vitais’ da saúde do cérebro.

Um estudo publicado na revista Dormir mostra que um modelo de rede neural profunda pode prever com precisão a idade do cérebro de pacientes saudáveis ​​com base em dados de eletroencefalograma registrados durante um estudo do sono durante a noite, e os índices de idade do cérebro previstos por EEG exibem características únicas em populações com diferentes doenças.

O estudo descobriu que o modelo previu a idade com um erro absoluto médio de apenas 4,6 anos. Houve uma relação estatisticamente significativa entre o Índice Absoluto de Idade Cerebral e: epilepsia e distúrbios convulsivos, acidente vascular cerebral, marcadores elevados de distúrbios respiratórios do sono (isto é, índice de apneia-hipopneia e índice de excitação) e baixa eficiência do sono. O estudo também descobriu que pacientes com diabetes, depressão, sonolência diurna excessiva grave, hipertensão e / ou problemas de memória e concentração apresentaram, em média, um Índice de Idade do Cérebro elevado em comparação com a amostra da população saudável.

Segundo os autores, os resultados demonstram que essas condições de saúde estão associadas a desvios da idade prevista em relação à idade cronológica.

“Embora os médicos possam apenas estimar ou quantificar grosseiramente a idade de um paciente com base em seu EEG, este estudo mostra que um modelo de inteligência artificial pode prever a idade de um paciente com alta precisão”, disse o autor principal Yoav Nygate, engenheiro sênior de IA da EnsoData. “A precisão do modelo permite mudanças na idade prevista da idade cronológica para expressar correlações com as principais famílias de doenças e comorbidades. Isso apresenta o potencial para identificar novos fenótipos clínicos que existem nos sinais fisiológicos utilizando desvios do modelo de IA. ”

Os pesquisadores treinaram um modelo de rede neural profunda para prever a idade dos pacientes usando sinais brutos de EEG registrados durante estudos clínicos do sono realizados com polissonografia durante a noite. O modelo foi treinado em 126.241 estudos do sono, validado em 6.638 estudos e testado em um conjunto de validação de 1.172 estudos. A idade do cérebro foi avaliada subtraindo a idade cronológica dos indivíduos de sua idade prevista no EEG (isto é, Índice de Idade do Cérebro) e, em seguida, obtendo o valor absoluto desta variável (ou seja, Índice de Idade do Cérebro Absoluto). Análises controladas por fatores como sexo e índice de massa corporal.

“Os resultados deste estudo fornecem evidências iniciais do potencial da utilização de IA para avaliar a idade do cérebro de um paciente”, disse Nygate. “Nossa esperança é que, com a continuação da investigação, pesquisa e estudos clínicos, um índice de idade do cérebro um dia se torne um biomarcador de diagnóstico da saúde do cérebro, assim como a hipertensão arterial é para riscos de derrame e outros distúrbios cardiovasculares.”

O resumo da pesquisa foi publicado recentemente em um suplemento online da revista. Dormir e foi apresentado como um pôster durante o Virtual SLEEP 2021. SLEEP é a reunião anual das Associated Professional Sleep Societies, uma joint venture da American Academy of Sleep Medicine e da Sleep Research Society.

Referência: “543 EEG-Based Deep Neural Network Model for Brain Age Prediction and Its Association with Patient Health Conditions” por Yoav Nygate, Sam Rusk, Chris Fernandez, Nick Glattard, Jessica Arguelles, Jiaxiao Shi, Dennis Hwang e Nathaniel Watson, 3 de maio 2021, Dormir.
DOI: 10.1093 / sleep / zsab072.541

Este estudo foi financiado pela EnsoData, uma empresa de inteligência artificial (IA) de saúde. O produto inicial da EnsoData, EnsoSleep, é uma solução de pontuação e análise de IA que fornece detecção automatizada de eventos em estudos do sono.

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