Pesquisadores do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, desenvolveram uma plataforma que combina realidade virtual e inteligência artificial para detectar o Comprometimento Cognitivo Leve (MCI) em idosos, condição que pode evoluir para demência. O projeto, financiado pela FAPESP e coordenado pelo centro ciaGsaúde, busca superar as limitações dos testes tradicionais em papel, como o MMSE e o MoCA, oferecendo uma avaliação imersiva e dinâmica.
Avaliação multimodal em ambiente virtual
Os participantes realizam a Bateria de Avaliação Cognitiva (CAB) dentro de um cenário de realidade virtual criado na engine Unity 3D, enquanto seu cérebro é monitorado por eletroencefalograma (EEG) e seus movimentos oculares são rastreados. Dados como tempo de fixação ocular e oscilações de ondas cerebrais são coletados em milissegundos, permitindo a extração de biomarcadores digitais precisos.
Inteligência artificial interpretável
Um pipeline avançado de IA processa esses dados integrados, utilizando técnicas de Machine Learning e Deep Learning, mas priorizando modelos interpretáveis. O algoritmo cruza estímulos visuais, estratégias oculares e respostas neurofisiológicas, gerando relatórios que explicam as razões por trás de possíveis comprometimentos cognitivos, auxiliando a decisão do neurologista.
Impacto clínico e científico
A pesquisa segue rígidos critérios éticos, com grupos de controle pareados por idade e escolaridade, e armazena os dados de forma anonimizada. Ao validar clinicamente a ferramenta, os desenvolvedores planejam liberar o software, os algoritmos e os datasets em código aberto no GitHub, promovendo colaboração internacional e potencializando terapias de neuroreabilitação personalizadas.
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