Pesquisadores do Centro Alemão de Doenças Neurodegenerativas (DZNE) e da Clínica Universitária de Bonn estão desenvolvendo um modelo computacional baseado em IA para apoiar médicos no tratamento de AVC. O objetivo é um sistema de assistência digital que preveja o estado de saúde após uma trombectomia mecânica e identifique complicações para otimizar as decisões terapêuticas. Um estudo de viabilidade verifica se isso é possível com dados do "German Stroke Registry" e imagens cerebrais. O projeto, financiado com 250.000 euros pela Helmholtz Association, utiliza a tecnologia inovadora de IA de "aprendizado em enxame" e envolve o CISPA Helmholtz Center for Information Security.
Um AVC isquêmico, frequentemente causado por coágulos sanguíneos, leva a déficits neurológicos como paralisia ou distúrbios da fala. Sem tratamento rápido, milhões de células cerebrais morrem. Opções de tratamento como a dissolução de coágulos com medicamentos ou a trombectomia minimamente invasiva exigem decisões rápidas e individuais. O modelo de IA planejado deve fornecer previsões sobre o sucesso do tratamento e riscos, garantindo a "explicabilidade" da IA para que médicos possam compreender os fundamentos dos prognósticos.
A IA é treinada com dados do "German Stroke Registry", que registra milhares de casos de AVC de mais de 20 clínicas, e com imagens adicionais de RM ou TC. O "aprendizado em enxame" permite a análise de dados distribuídos sem coletá-los centralmente. O algoritmo "viaja" até os dados, que permanecem locais, garantindo privacidade e eficiência. Assim, é criado um modelo que utiliza o conhecimento de todos os parceiros da rede e se desenvolve continuamente.
O projeto começa com três clínicas, incluindo Bonn, e inicialmente simula um enxame no centro de computação do DZNE. A longo prazo, uma rede nacional deve ser criada, com planos para cooperações internacionais, por exemplo, com a Grã-Bretanha. O estudo lança as bases para um tratamento de AVC mais preciso e em conformidade com a proteção de dados.
