Texas A&M University Health visa melhorar a detecção precoce
No Saúde da Universidade Texas A&Mpesquisadores com Iniciativa de pesquisa sobre demência e Alzheimer estão desenvolvendo um sistema “humano digital” alimentado por IA, projetado para identificar indicadores precoces de demência, incluindo apatia, antes que o declínio cognitivo mensurável se torne aparente.
O projeto combina análise de expressão facial, sinais biométricos e tempo de resposta para criar o que os pesquisadores descrevem como um processo de triagem mais padronizado e objetivo do que as avaliações autorrelatadas tradicionais.
Os métodos de triagem atuais podem variar amplamente dependendo de quem está fazendo a avaliação, diz ele Marque-mechefe do Departamento de Saúde Ambiental e Ocupacional da Escola de Saúde Pública da Texas A&M University.
“Usar o mesmo ‘humano digital’ para fazer todas as avaliações de todos os pacientes em todos os momentos seria uma grande melhoria”, diz Benden, acrescentando que a inclusão da biometria será uma mudança de jogo.
A detecção precoce de apatia e outras alterações comportamentais pode ajudar os médicos a intervir mais cedo com terapias físicas, sociais e comportamentais que podem retardar a progressão da doença.
Embora a consistência de hardware e software continue a ser um desafio técnico, observa Benden, as ferramentas de triagem tornar-se-ão mais pequenas e mais acessíveis ao longo do tempo, permitindo potencialmente a monitorização passiva durante as atividades diárias.
“Esperamos que, à medida que a tecnologia e o processamento se atualizem, teremos dados suficientes para fazer uma grande diferença”, diz ele.
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A Universidade de New Hampshire está testando robôs de atendimento domiciliar
Universidade de Nova Hampshire pesquisadores estão testando robôs de assistência social em casas reais como parte dos esforços para apoiar pacientes com demência e resolver a escassez de cuidadores a longo prazo.
O projeto combina software de IA, sensores domésticos inteligentes distribuídos e robótica móvel para ajudar os idosos com lembretes, monitoramento e suporte nas tarefas diárias, permitindo-lhes permanecer mais tempo em casa. Mover estes sistemas de ambientes laboratoriais controlados para ambientes imprevisíveis da vida real introduz grandes desafios técnicos e éticos.
“O ambiente doméstico não estruturado continua sendo o maior desafio para os robôs autônomos”, diz Momotaz Begumprofessor assistente de ciência da computação na Universidade de New Hampshire.
Os robôs que cuidam do envelhecimento devem interpretar o que os rodeia com “a mais alta precisão”, diz Begum, porque uma única falha na percepção ou no processo de tomada de decisão pode criar riscos de segurança para pacientes vulneráveis.
O sistema usa modelos de IA personalizados, adaptados às residências individuais e às necessidades dos pacientes. “Sem uma personalização significativa, os objetivos individuais de cuidados simplesmente não podem ser alcançados”, acrescenta ela.
