Idosos: Cientistas querem ouvir o Parkinson com IA. A voz é a nova fronteira do diagnóstico da doença?

 

Transformando o som em números, pesquisadores brasileiros estão buscando mudanças sutis na fala para identificar a doença precocemente e auxiliar médicos

Quando você lê ou ouve a palavra Parkinson, possivelmente a primeira coisa na qual pensa é o tremor. Embora seja um sintoma importante e debilitante, de 20% a 30% dos pacientes não vão apresentá-lo de forma significativa. A marca registrada do Parkinson é uma lentidão na execução dos movimentos chamada bradicinesia, sinal obrigatório para o diagnóstico da doença, que causa uma constelação de sinais e sintomas — nem todos motores.

Menos conhecidas, mas muito comuns são as alterações na voz. Ao longo da doença, quase todos os pacientes terão sintomas vocais, segundo Rafael Carra, do departamento científico de Transtornos do Movimento da Academia Brasileira de Neurologia (ABN).

O Parkinson pode afetar a fala de diferentes maneiras e essas mudanças poderiam ser usadas no diagnóstico da doença, segundo os cientistas.

Isso ocorre porque o Parkinson é uma doença neurodegenerativa marcada pela morte (degeneração) de neurônios que produzem dopamina, neurotransmissor fundamental para a regulação dos movimentos em diferentes partes do organismo.

“(A redução da dopamina) afeta todos os músculos do corpo, inclusive aqueles pequenos que estão na laringe, na faringe, na língua, no diafragma, fundamentais para a fala”, explica Polyana Piza, neurologista e gerente médica do Programa de Neurologia do Hospital Israelita Albert Einstein.

Segundo Polyana, com o progredir da doença, a fala pode ser afetada de diferentes maneiras:

• Hipofonia: fica mais baixa, como se a pessoa estivesse sempre sussurrando;
• Monotonia: perde a variação do tom, ficando, de certa maneira, robótica, sem variar conforme a emoção;
• Ela pode ficar tanto mais rápida quanto mais lenta;
• Perda da articulação: as palavras ficam “enroladas” e a fala, consequentemente, menos clara.

“No início, a mudança na onda da voz pode ser muito sutil e o ouvido humano pode não captar a diferença”, comenta Peter Gleiser Garcez, que estudou esse sinal da doença no mestrado em Engenharia Elétrica na Universidade Federal do Espírito Santo (Ufes). Isso abre uma oportunidade de identificar o Parkinson antes dos sinais mais evidentes.

“Somos muito sensíveis a mudanças de fala, mas até um limite. Não vamos conseguir ver a variação de decibel para decibel, de um milissegundo para outro”, explica Carra.

É aí que entram as técnicas de inteligência artificial, que cientistas têm usado para tentar identificar os padrões que caracterizam a presença da doença pela voz. A ideia é fornecer uma ferramenta para ajudar médicos especialistas a diagnosticar o Parkinson e os sistemas de saúde a triar pacientes em risco.

Da voz aos números

Para isso, a voz precisa ser transformada em números, de forma que os computadores consigam processar as informações.

Pense assim: a voz é uma onda sonora, resultado da vibração de um “corpo”, nesse caso, das pregas vocais. Quando elas vibram, empurram o ar criando compressões e expansões que vão se espalhando pelo espaço — embora não possamos enxergar, podemos imaginar a perturbação semelhante às ondas formadas num lago quando jogamos uma pedra.

Como não vemos essas ondas e elas desaparecem rapidamente, precisamos transformá-las em sinais elétricos para processá-las. Quem faz isso na pesquisa sobre Parkinson é um microfone. Dentro dele, uma membrana fina, o diafragma, vibra devido à pressão exercida pela onda sonora. A vibração alimenta um elemento transdutor, que pode ser uma bobina, um ímã ou um sensor elétrico, por exemplo, gerando eletricidade.

Os “números da voz” surgem da aplicação desses sinais elétricos em uma série de fórmulas matemáticas que os cientistas criaram ao longo dos anos, considerando a anatomia e o funcionamento do trato vocal, que vai da laringe à boca e ao nariz.

Por meio do processamento, pode-se chegar a uma grande quantidade de características da voz, como tom (frequência), força (intensidade) e regularidade, que podem indicar se ela está estável ou instável, se tem tremores ou não e se está forte ou fraca, por exemplo.

Na última década, cientistas estão tentando “separar o joio do trigo” e desvendar quais destas características são as mais importantes para identificar o Parkinson com assertividade.

Em IA, menos é mais

Eles não fazem isso por capricho. Quando o assunto é inteligência artificial, menos pode ser mais. A seleção permite que os algoritmos aprendam mais rápido e errem menos — pense numa sala cheia de pessoas tentando chegar a uma decisão, será mais fácil se entender com milhares ou dezenas falando ao mesmo tempo?

O objetivo da pesquisa de Garcez foi justamente descobrir quais características da voz são mais relevantes para detectar sinais do Parkinson, e desenvolver uma técnica capaz de identificá-los de forma automática.

Como não existe um banco de vozes de pacientes com Parkinson no Brasil, ele recorreu ao maior banco de dados do mundo sobre o tema, mantido pela İstanbul University, na Turquia. O conjunto reúne 752 atributos extraídos de 756 amostras de voz. As gravações foram feitas com um microfone comum (de 44,1 kHz), como os dos celulares.

Para selecionar as características mais relevantes, Garcez utilizou algoritmos de otimização metaheurística, que funcionam como “buscadores inteligentes”. Em vez de testar combinações aleatórias, tais algoritmos conseguem identificar subconjuntos de características promissoras.

Depois disso, técnicas de aprendizado de máquina atribuíram notas a cada subconjunto de características, avaliando seu poder de detecção da doença. O resultado foi a redução de 752 para apenas 75 características.

Entre os atributos selecionados, aqueles relacionados ao domínio da frequência da voz foram os que mais chamaram a atenção dos pesquisadores. “Ela indica se um sinal de áudio é mais agudo ou mais grave, ou seja, se estamos alterando a frequência da voz. Alguns pacientes perdem justamente a capacidade de variar a tonalidade”, afirma Patrick Marques Ciarelli, professor do departamento de Engenharia Elétrica da Ufes e orientador de Garcez.

A partir daí, eles passaram a alimentar a IA com parte dos dados do banco turco, rotulando-os como atributos de uma pessoa saudável e de um paciente com Parkinson. Desde então, o programa consegue aprender a identificar padrões matemáticos entre os atributos da voz e a presença da doença.

Quando recebe uma gravação que nunca analisou antes, o sistema compara as características dela com os padrões que aprendeu e faz inferências, estimando a probabilidade de que aquela voz corresponda a um quadro de Parkinson.

Eles chegaram a uma precisão de 90,06% (avalia o grau de certeza do sistema ao diagnosticar algum paciente com Parkinson) e a uma sensibilidade de 99,39% (avalia a capacidade da técnica de identificar corretamente todos os pacientes que possuem Parkinson).

Próximos passos

Da Turquia ao Brasil e do turco ao português a distância é grande. Agora, o objetivo dos pesquisadores capixabas é construir um banco de dados brasileiro e usar técnicas de IA ainda mais avançadas para chegar às características da voz. Eles já estão em contato com médicos e fonoaudiólogos.

“O auge da pesquisa seria termos um aplicativo que a pessoa possa instalar no celular e, por meio de frases pré-definidas, fazer um teste e ver se tem alguma manifestação ou não, indicando se deve procurar um médico para fazer um exame mais apurado”, sonha Ciarelli.

Diagnóstico

Garcez e Ciarelli reforçam que a proposta não é substituir o papel do médico e muito menos proporcionar uma ferramenta única de diagnóstico do Parkinson. A ideia é ajudar a identificar mais precocemente quais pessoas apresentam sinais da doença.

Hoje, o diagnóstico do Parkinson é clínico. Isso significa que ele se baseia na avaliação direta dos sinais e sintomas, e também da resposta aos tratamentos, como a Levadopa, medicamento altamente eficaz para controlar essas manifestações. Não há um exame ou teste que proporcione uma resposta — embora alguns possam ser usados para diferenciar o quadro de outras doenças parecidas.

“Esse diagnóstico não é de forma alguma perfeito, especialmente no primeiro ano de doença. Estudos estimam que só 60% a 80% dos diagnósticos são corretos no primeiro ano”, afirma Carra.

Com o passar do tempo, essas taxas melhoram. A questão é que elas se referem a médicos especialistas e a distribuição deles pelo País é extremamente desigual — mais da metade está na região Sudeste.

Ou seja, fora dos grandes centros urbanos o diagnóstico correto pode ser ainda mais difícil, especialmente em um cenário no qual a incapacidade e a morte devido ao Parkinson “estão aumentando rapidamente”, conforme a Organização Mundial da Saúde (OMS).

É por isso que os neurologistas consultados pelo Estadão veem com bons olhos pesquisas como a de Garcez. Outras frentes exploram o uso da inteligência artificial para identificar padrões na marcha, no desenho de espirais, por meio de vídeos ou até com óculos que monitoram o movimento ocular.

“O aprendizado de máquina tem essa vantagem de conseguir analisar de forma semelhante ao que fazemos na prática clínica: reconhecer padrões em meio a uma imensidão de informações, associando aos sintomas de uma doença”, fala Carra.

Polyana destaca, no entanto, que ouvir o paciente — no sentido mais amplo, de compreender sua trajetória e os relatos da família — continua sendo “insubstituível”.

A identificação precoce faz diferença?

O Parkinson ainda não tem cura. Mas, à medida que a ciência avança na identificação precoce, a pergunta se impõe: faz mesmo diferença antecipar o diagnóstico?

Sim. Novos tratamentos têm garantido mais anos com qualidade de vida. Eles começam com medidas simples, como a prática regular de exercícios — que, segundo Polyana, é um verdadeiro “divisor de águas”. Além da Levodopa, há terapias mais complexas, como o ultrassom de alta intensidade (HIFU) e a estimulação cerebral profunda (DBS), com implantes de eletrodos.

Para aproveitar plenamente esses recursos, é fundamental ter um bom plano terapêutico — quem fez DBS, por exemplo, não pode recorrer ao HIFU, mas o contrário é possível. “Com a detecção precoce, conseguimos traçar uma estratégia para acompanhar o paciente por 20, 30 anos, mantendo sua qualidade de vida. A cada momento, usamos o tratamento mais adequado e deixamos as outras opções na manga”, conclui Polyana.

Fonte: Estadão (29/05/2025)