O Acidente Vascular Cerebral (AVC) é uma das principais causas de morte e de sequelas neurológicas e motoras no Brasil. Segundo o Ministério da Saúde, mais de 100 mil pessoas morrem todos os anos em decorrência da doença. Em alusão ao Dia Mundial da Saúde, o Instituto Federal do Ceará destaca pesquisas que utilizam inteligência artificial para contribuir com a prevenção e o diagnóstico mais ágil do AVC.
Uma das iniciativas é a pesquisa sobre detecção e segmentação de AVC hemorrágico em imagens médicas, orientada pela professora Elizângela Rebouças, do campus de Canindé, e vinculada ao Laboratório de Pesquisa em Sistemas Computacionais (Lapisco), em Fortaleza. O projeto busca desenvolver uma ferramenta capaz de auxiliar médicos na análise automática de exames, como tomografias, identificando áreas afetadas com mais rapidez e precisão. A tecnologia utiliza técnicas de deep learning e fine-tuning, permitindo que o sistema reconheça padrões nas imagens e aprimore seu desempenho com dados médicos. Até o momento, o modelo foi treinado com cerca de 100 exames reais e já apresenta resultados promissores. “A ideia é que essa tecnologia funcione como um apoio ao diagnóstico, ou seja, ela não substitui o médico, mas ajuda a destacar possíveis áreas afetadas no cérebro, facilitando uma resposta rápida em casos graves de AVC hemorrágico”, explica a pesquisadora.
Outra frente de atuação é o desenvolvimento do aplicativo NeuroRisk, orientado pelo professor Roger Sarmento, do campus de Maranguape e também associado ao Lapisco. A ferramenta calcula o risco de AVC em até dez anos a partir de informações de saúde fornecidas pelo usuário, auxilia na identificação de sintomas, indica unidades de atendimento por geolocalização e oferece orientações preventivas. “O aplicativo visa ampliar o acesso à informação e a ferramentas de avaliação de risco, promovendo a conscientização e a prevenção do AVC”, destaca o docente. Atualmente em fase final de testes, o NeuroRisk deve ser lançado para iOS ainda em 2026.
Já no campus de Fortaleza, o professor Maurício Dourado coordena o desenvolvimento de um sistema baseado em dispositivos vestíveis, como smartwatches, para monitoramento contínuo e emissão de alertas em tempo real. O protótipo apresentou taxa de confiabilidade de 99,54% em testes computacionais e ainda passará por validações clínicas. “O sistema combina um modelo com geração de pré-diagnósticos em tempo real por meio de inteligência artificial generativa, permitindo o monitoramento contínuo e alertas inteligentes aos usuários e profissionais de saúde”, explica.
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