Uma equipe de cientistas do Hospital Geral de Massachusetts (MGH), afiliada a Harvard, desenvolveu um manãtodo baseado em software para escanear registros eletra´nicos de saúde (EHRs) para estimar o risco de uma pessoa sauda¡vel receber um diagnóstico de demaªncia no futuro. Seu algoritmo usa o aprendizado de ma¡quina para criar primeiro uma lista dos principais termos clínicos associados aos sintomas cognitivos identificados por especialistas clínicos e, em seguida, usa o processamento de linguagem natural (PNL) para vasculhar os EHRs que procuram esses termos. Finalmente, o algoritmo usa esses resultados para estimar o risco dos pacientes de desenvolver demaªncia.

"O mais emocionante éque somos capazes de prever o risco de novos diagnósticos de demaªncia com atéoito anos de antecedaªncia", disse Thomas McCoy Jr., primeiro autor do artigo.

A equipe incluiu membros do Center for Quantitative Health da MGH, da Harvard TH Chan School of Public Health e do Harvard Brain Tissue Resource Center. O artigo foi publicado esta semana na revista  Alzheimer's & Dementia.

O estudo incluiu dados de 267.855 pacientes internados em um dos dois sistemas hospitalares. Constatou-se que 2,4% dos pacientes desenvolveram demaªncia nos oito anos de acompanhamento.

O diagnóstico precoce da demaªncia pode ser um dos passos mais importantes para melhorar o atendimento e encontrar tratamentos realmente eficazes para ele. Atualmente, a doença de Alzheimer afeta mais de 5,5 milhões de americanos e, a  medida que a população envelhece, esse número deve aumentar. As atuais ferramentas de detecção precoce exigem coleta de dados adicional, potencialmente dispendiosa. A ferramenta desenvolvida no MGH ébaseada inteiramente em software para fazer melhor uso dos dados já gerados durante os cuidados clínicos de rotina. Essa abordagem para a detecção precoce de riscos tem o potencial de acelerar os esforços de pesquisa que visam retardar a progressão ou reverter a doença precoce.

McCoy observou que “esse manãtodo foi originalmente desenvolvido como uma ferramenta geral de avaliação de 'sintomas cognitivos'. Mas conseguimos aplica¡-lo para responder a perguntas especa­ficas sobre demaªncia. ”

Em outras palavras, um detector geral de sintomas cognitivos mostrou-se útil para a estratificação do risco de demaªncia. Ele explicou: "Este estudo contribui para um crescente corpo de trabalho sobre a utilidade de calcular escores amplos de carga de sintomas em condições neuropsiquia¡tricas".

Estudos anteriores de McCoy e seus colegas usaram esses tipos de ferramentas para prever o risco de suica­dio e morte acidental, bem como a probabilidade de admissão e tempo de permanaªncia em criana§as com sintomas psiquia¡tricos em pronto-socorro. Este último estudo sugere que, adequadamente adaptada, a ferramenta também pode ser aplicada a perguntas mais especa­ficas sobre outras doenças cerebrais.

"Precisamos detectar demaªncia o mais cedo possí­vel para ter a melhor oportunidade de dobrar a curva", disse Roy Perlis, autor saªnior do estudo e diretor do MGH Center for Quantitative Health. "Com essa abordagem, estamos usando dados clínicos que já estãono prontua¡rio, que não exigem nada além de uma vontade de usar os dados".

Os pesquisadores esperam que esta ferramenta possa ser usada para acelerar a pesquisa.

"Essa abordagem pode ser duplicada em todo o mundo, fornecendo mais dados e mais evidaªncias para ensaios que analisam possa­veis tratamentos", disse Rudolph Tanzi, membro da equipe de pesquisa, vice-presidente de neurologia e co-diretor do McCance Center for Saúde do Canãrebro no Instituto MGH de Doena§as Neurodegenerativas.

Este trabalho foi financiado pelo Instituto Nacional de Saúde Mental (número de concessão 1R01MH106577), Instituto Nacional de Envelhecimento (Suplemento a R01MH104488) e Fundação de Pesquisa sobre Canãrebro e Comportamento. Os patrocinadores não tiveram nenhum papel no desenho do estudo, na elaboração do relatório ou na coleta, análise ou interpretação dos dados.