O objetivo do projeto FAITH (Federated Artificial Intelligence solution for moniToring mental Health status after cancer treatment) é identificar e prever remotamente sintomas depressivos em sobreviventes de cancro usando uma abordagem de aprendizagem federada que prioriza a privacidade. O público-alvo inclui profissionais de saúde, investigadores, desenvolvedores de tecnologia e sobreviventes de cancro. O projeto FAITH aplica as seguintes áreas-chave da saúde digital: tecnologia wearable, tecnologia baseada em cloud e Inteligência Artificial (IA) preditiva. À medida que as taxas de sobrevivência ao cancro aumentam devido à melhoria do rastreio e do tratamento, muitos sobreviventes enfrentam desafios físicos e psicológicos a longo prazo, tais como depressão, ansiedade e défice cognitivo.
Início / Publicações / Publicação
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INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL UTILIZADA NA DETEÇÃO DE DEPRESSÃO EM SOBREVIVENTES DE CANCRO
Tipo de publicação: Resumo do artigo
Título original: A prospective observational study for a Federated Artificial Intelligence solution for moniToring mental Health status after cancer treatment (FAITH): study protocol
Data de publicação do artigo: Dezembro de 2022
Fonte: BMC Psychiatry
Autores: Raquel Lemos, Sofia Areias-Marques, Pedro Ferreira, Philip O’Brien, María Eugenia Beltrán-Jaunsarás, Gabriela Ribeiro, Miguel Martín, María del Monte-Millán, Sara López-Tarruella, Tatiana Massarrah, Fernando Luís-Ferreira, Giuseppe Frau, Stefanos Venios, Gary McManus & Albino J. Oliveira-Maia
Qual é o objetivo, público-alvo e áreas de saúde digital em que se enquadra?
O objetivo do projeto FAITH (Federated Artificial Intelligence solution for moniToring mental Health status after cancer treatment) é identificar e prever remotamente sintomas depressivos em sobreviventes de cancro usando uma abordagem de aprendizagem federada que prioriza a privacidade. O público-alvo inclui profissionais de saúde, investigadores, desenvolvedores de tecnologia e sobreviventes de cancro. O projeto FAITH aplica as seguintes áreas-chave da saúde digital: tecnologia wearable, tecnologia baseada em cloud e Inteligência Artificial (IA) preditiva.
Qual é o contexto?
À medida que as taxas de sobrevivência ao cancro aumentam devido à melhoria do rastreio e do tratamento, muitos sobreviventes enfrentam desafios físicos e psicológicos a longo prazo, tais como depressão, ansiedade e défice cognitivo. A depressão é mais comum em sobreviventes de cancro do que na população em geral, se não for tratada, pode reduzir significativamente a qualidade de vida e aumentar as necessidades de cuidados de saúde. A sobreposição de sintomas como fadiga e distúrbios do sono torna mais difícil diferenciar a depressão dos efeitos relacionados o cancro.
A aprendizagem federada é um método descentralizado que treina modelos de IA em vários dispositivos sem partilhar dados pessoais. Cada dispositivo processa os seus próprios dados e envia apenas atualizações para um servidor central, garantindo a privacidade. O servidor combina essas atualizações para melhorar o modelo geral e, em seguida, envia a versão melhorada de volta para cada dispositivo. Este processo contínuo torna as previsões mais precisas através da aprendizagem coletiva, além de permitir que o modelo de IA de cada dispositivo permaneça personalizado, adaptando-se aos dados específicos do utilizador.
Quais são as abordagens atuais?
As abordagens tradicionais para identificar a depressão em sobreviventes de cancro geralmente concentram-se nos primeiros anos após o diagnóstico, quando os pacientes ainda estão em acompanhamento regular. Os métodos atuais baseiam-se principalmente em questionários de autoavaliação, avaliações clínicas ocasionais e entrevistas baseadas em sintomas. Embora essas ferramentas de autoavaliação sejam rápidas, fáceis e de baixo custo, tendem a ignorar sintomas somáticos importantes como a fadiga, alterações do apetite e distúrbios do sono. Além disso, estas ferramentas por si só não conseguem fornecer um diagnóstico clínico, que requer entrevistas estruturadas ou semiestruturadas. As avaliações pouco frequentes e a dependência de dados subjetivos muitas vezes resultam em casos de depressão não detetados, especialmente após o fim do tratamento oncológico.
Em que consiste a inovação? Como é avaliado o impacto desta tecnologia?
O projeto FAITH consiste num sistema de IA focado na privacidade, concebido para fornecer informações em tempo real sobre a saúde mental dos pacientes através da análise de 4 marcadores-chave de depressão: Atividade, Sono, Nutrição e Voz, usando esses dados para prever o risco de depressão. A aplicação FAITH integra tanto a recolha passiva de dados (rastreio automático do sono e da atividade física através de smartbands e smartphones) como a recolha proativa de dados (autoavaliação dos hábitos alimentares através de questionários validados e gravações de voz).
O projeto FAITH utiliza a aprendizagem federada, permitindo que os modelos de IA sejam treinados diretamente nos dispositivos dos utilizadores, utilizando dados locais dos 4 marcadores-chave para prever o risco de depressão. Análises estatísticas, como modelos de redes neuronais, aumentam a exatidão dessas previsões, incorporando estratégias de redução da parcialidade. A plataforma opera em cloud da Amazon Web Services (AWS), fornecendo armazenamento escalável e cibersegurança robusta. Além disso, a pseudonimização de dados (substituição dos identificadores pessoais por identificadores codificados) e o cumprimento rigoroso das normas do Regulamento Geral de Proteção de Dados (RGPD) garantem um elevado nível de privacidade e conformidade com as leis de proteção de dados europeias.
O impacto do projeto FAITH é avaliado através de um estudo prospetivo longitudinal envolvendo 300 sobreviventes de cancro da mama ou do pulmão, recrutados entre 1 a 5 anos após o tratamento. Os participantes são continuamente monitorizados quanto ao sono e à atividade física. Todos os meses, os participantes autoavaliam os níveis de ansiedade e depressão através da Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS), avaliam a sua qualidade de vida com os questionários de EORTC e completam avaliações nutricionais. Também fazem gravações de voz mensais, já que os padrões de fala podem oferecer informações sobre o bem-estar emocional. A cada 3 meses, os participantes preenchem os questionários aplicáveis sobre sono e comportamentos alimentares, e um clínico realiza uma avaliação telefónica para sintomas depressivos utilizando a Hamilton Depression Rating Scale (Ham-D).
Quais são os resultados esperados? Qual é o futuro do projeto FAITH?
No projeto FAITH, o design intuitivo e o fluxo bem estruturado promovem uma participação consistente sem sobrecarregar os utilizadores. Este envolvimento regular garante dados de alta qualidade, permitindo que os algoritmos façam previsões em tempo real precisas e acionem alertas imediatos para os profissionais de saúde quando os marcadores depressivos ultrapassam os limites definidos. Os resultados esperados incluem a deteção precoce de episódios depressivos e intervenções atempadas que melhorem a qualidade de vida dos pacientes e aliviem a pressão sobre os sistemas de saúde.
O futuro do projeto FAITH vai além dos cuidados oncológicos, com a possibilidade de aplicar esta ferramenta de saúde digital focada na privacidade a outras doenças crónicas e condições de saúde mental. O seu sucesso a longo prazo depende do refinamento do modelo de IA, da conclusão de ensaios clínicos e da melhoria contínua da usabilidade e viabilidade com base no feedback. Atualizações futuras ajudarão os profissionais de saúde a compreender melhor como a IA chega às suas conclusões, levando à tomada de decisões mais informadas e intervenções mais personalizadas.
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Tipo de publicação: Resumo do artigo
Título original: A prospective observational study for a Federated Artificial Intelligence solution for moniToring mental Health status after cancer treatment (FAITH): study protocol
Data de publicação do artigo: Dezembro de 2022
Fonte: BMC Psychiatry
Autores: Raquel Lemos, Sofia Areias-Marques, Pedro Ferreira, Philip O’Brien, María Eugenia Beltrán-Jaunsarás, Gabriela Ribeiro, Miguel Martín, María del Monte-Millán, Sara López-Tarruella, Tatiana Massarrah, Fernando Luís-Ferreira, Giuseppe Frau, Stefanos Venios, Gary McManus & Albino J. Oliveira-Maia
Qual é o objetivo, público-alvo e áreas de saúde digital em que se enquadra?
O objetivo do projeto FAITH (Federated Artificial Intelligence solution for moniToring mental Health status after cancer treatment) é identificar e prever remotamente sintomas depressivos em sobreviventes de cancro usando uma abordagem de aprendizagem federada que prioriza a privacidade. O público-alvo inclui profissionais de saúde, investigadores, desenvolvedores de tecnologia e sobreviventes de cancro. O projeto FAITH aplica as seguintes áreas-chave da saúde digital: tecnologia wearable, tecnologia baseada em cloud e Inteligência Artificial (IA) preditiva.
Qual é o contexto?
À medida que as taxas de sobrevivência ao cancro aumentam devido à melhoria do rastreio e do tratamento, muitos sobreviventes enfrentam desafios físicos e psicológicos a longo prazo, tais como depressão, ansiedade e défice cognitivo. A depressão é mais comum em sobreviventes de cancro do que na população em geral, se não for tratada, pode reduzir significativamente a qualidade de vida e aumentar as necessidades de cuidados de saúde. A sobreposição de sintomas como fadiga e distúrbios do sono torna mais difícil diferenciar a depressão dos efeitos relacionados o cancro.
A aprendizagem federada é um método descentralizado que treina modelos de IA em vários dispositivos sem partilhar dados pessoais. Cada dispositivo processa os seus próprios dados e envia apenas atualizações para um servidor central, garantindo a privacidade. O servidor combina essas atualizações para melhorar o modelo geral e, em seguida, envia a versão melhorada de volta para cada dispositivo. Este processo contínuo torna as previsões mais precisas através da aprendizagem coletiva, além de permitir que o modelo de IA de cada dispositivo permaneça personalizado, adaptando-se aos dados específicos do utilizador.
Quais são as abordagens atuais?
As abordagens tradicionais para identificar a depressão em sobreviventes de cancro geralmente concentram-se nos primeiros anos após o diagnóstico, quando os pacientes ainda estão em acompanhamento regular. Os métodos atuais baseiam-se principalmente em questionários de autoavaliação, avaliações clínicas ocasionais e entrevistas baseadas em sintomas. Embora essas ferramentas de autoavaliação sejam rápidas, fáceis e de baixo custo, tendem a ignorar sintomas somáticos importantes como a fadiga, alterações do apetite e distúrbios do sono. Além disso, estas ferramentas por si só não conseguem fornecer um diagnóstico clínico, que requer entrevistas estruturadas ou semiestruturadas. As avaliações pouco frequentes e a dependência de dados subjetivos muitas vezes resultam em casos de depressão não detetados, especialmente após o fim do tratamento oncológico.
Em que consiste a inovação? Como é avaliado o impacto desta tecnologia?
O projeto FAITH consiste num sistema de IA focado na privacidade, concebido para fornecer informações em tempo real sobre a saúde mental dos pacientes através da análise de 4 marcadores-chave de depressão: Atividade, Sono, Nutrição e Voz, usando esses dados para prever o risco de depressão. A aplicação FAITH integra tanto a recolha passiva de dados (rastreio automático do sono e da atividade física através de smartbands e smartphones) como a recolha proativa de dados (autoavaliação dos hábitos alimentares através de questionários validados e gravações de voz).
O projeto FAITH utiliza a aprendizagem federada, permitindo que os modelos de IA sejam treinados diretamente nos dispositivos dos utilizadores, utilizando dados locais dos 4 marcadores-chave para prever o risco de depressão. Análises estatísticas, como modelos de redes neuronais, aumentam a exatidão dessas previsões, incorporando estratégias de redução da parcialidade. A plataforma opera em cloud da Amazon Web Services (AWS), fornecendo armazenamento escalável e cibersegurança robusta. Além disso, a pseudonimização de dados (substituição dos identificadores pessoais por identificadores codificados) e o cumprimento rigoroso das normas do Regulamento Geral de Proteção de Dados (RGPD) garantem um elevado nível de privacidade e conformidade com as leis de proteção de dados europeias.
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Quais são os resultados esperados? Qual é o futuro do projeto FAITH?
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O futuro do projeto FAITH vai além dos cuidados oncológicos, com a possibilidade de aplicar esta ferramenta de saúde digital focada na privacidade a outras doenças crónicas e condições de saúde mental. O seu sucesso a longo prazo depende do refinamento do modelo de IA, da conclusão de ensaios clínicos e da melhoria contínua da usabilidade e viabilidade com base no feedback. Atualizações futuras ajudarão os profissionais de saúde a compreender melhor como a IA chega às suas conclusões, levando à tomada de decisões mais informadas e intervenções mais personalizadas.
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Intervenção online visa prevenir a ansiedade na população geral
Os transtornos de ansiedade são um problema global, afetando 300 milhões de pessoas em todo o mundo e colocando uma pressão significativa sobre os indivíduos e os sistemas de saúde. Só na Europa, o impacto…
Reabilitação da paralisia facial através de assistentes virtuais
A paralisia facial, definida pela incapacidade de mover um ou ambos os lados da face, tem uma incidência de 20 a 30 casos por 100.000 pessoas anualmente. Esta condição muitas vezes causa fraqueza facial, dificuldades…
Deteção da ansiedade e de ataques de pânico em tempo real
O crescente número de pessoas com transtornos de ansiedade, juntamente com o aumento da conscientização sobre a saúde mental, impulsiona a necessidade de novas ferramentas tecnológicas que forneçam a monitorização remota e contínua de transtornos…
Uma nova abordagem à Tele-Ecografia assistida por tecnologias robóticas
Atualmente, os sistemas robóticos para ecografia dividem-se em duas categorias principais: os robôs portáteis que exigem posicionamento manual e os sistemas robóticos totalmente autónomos que controlam de forma independente a orientação e o posicionamento da…
Dos grandes dados às grandes decisões: Como IA estratifica casos de cancro por fatores de risco
A CLARIFY Decision Support Platform (DSP) é uma aplicação web responsiva projetada para apoiar a tomada de decisões nos cuidados oncológicos através da integração de dados em tempo real e de análises preditivas. Construída com…
Do “texto livre” a dados clínicos estruturados: A base para sistemas de apoio à decisão médica
Atualmente, a prática de registar informações clínicas em “texto livre” oferece flexibilidade, mas dificulta a extração automática de dados, limitando a aplicação de modelos analíticos. A maior parte dos registos é não estruturada, e o…
Integração dos sistemas SONHO v2 e SClínico na ULS de Coimbra para melhorar cuidados de saúde
Com mais de meio milhão de consultas médicas hospitalares realizadas no primeiro semestre de 2024, a ULS de Coimbra destaca-se como uma instituição dedicada a cuidados de saúde integrados, de alta qualidade e centrados nas…
Ecossistema de cuidados para idosos: Uma plataforma inovadora para serviços personalizados e eficientes
Com a esperança de vida a aumentar e a taxa de fertilidade a diminuir, espera-se que, até 2050, a população com mais de 80 anos supere os jovens em várias regiões do mundo. O aumento…
Tecnologia inovadora que alivia subconscientemente a ansiedade através de um cachecol
A tecnologia SCAARF é uma ideia inovadora na área da saúde digital e da tecnologia wearable. A SCAARF visa a oferecer um método alternativo para aliviar os sintomas da ansiedade de uma forma não intrusiva…
Intervenções de saúde digital: Equidade dos cuidados da hipertensão para todos
Quase metade de todos os adultos nos Estados Unidos tem hipertensão, um dos principais fatores de risco para doenças cardiovasculares, e apenas cerca de um quarto (24%) dessas pessoas tem a hipertensão sob controlo. Estudos…
Personalização e tecnologia na gestão da diabetes
A crescente prevalência de doenças crónicas, particularmente DM, está a sobrecarregar os sistemas de saúde globais e a aumentar os custos dos cuidados de saúde devido à complexidade dos cuidados e à fraca integração, resultando…
Negociações sobre o Espaço Europeu de Dados de Saúde avançam com a participação da SPMS
O Espaço Europeu de Dados de Saúde será um sistema de partilha de dados de saúde comum à União Europeia. Prevê a utilização dos dados para fins que beneficiem as pessoas e a sociedade. Assegurará…
Secretária de Estado Margarida Tavares enfatiza inovação digital na promoção da saúde
O discurso de Margarida Tavares, Secretária de Estado da Promoção da Saúde, sublinhou a importância da digitalização e da inovação na promoção da saúde e prevenção de doenças, com uma perspetiva voltada para o futuro….
ARS Algarve moderniza radiologia com IA e novo data center
O serviço de radiologia da ARS Algarve já realizou perto de 29 mil exames utilizando a tecnologia de Inteligência Artificial (IA). Nos últimos anos, tem sido feita uma grande aposta em digitalização de imagem e…
Espaço Europeu de Dados de Saúde: Acesso unificado aos dados de saúde na UE
O objetivo do Espaço Europeu de Dados de Saúde (EEDS) é melhorar o uso de dados de saúde para fins de investigação, inovação e elaboração de políticas. Ao mesmo tempo, esta legislação visa dar aos…
Comissão Europeia altera programa Europa Digital com investimento de 762,7 milhões de euros
O Programa Europa Digital é o primeiro programa de financiamento da UE centrado em levar as tecnologias digitais até às empresas e aos cidadãos. Com um orçamento total previsto de 7,5 mil milhões de EUR…
SPMS integra a iniciativa TEF-Health
A SPMS participa na iniciativa TEF-Health como parceira de um consórcio composto por 51 entidades de 9 países da União Europeia. Esta ação é cofinanciada pela Comissão Europeia e tem uma duração de cinco anos….
FMUP cria academia júnior de inovação em saúde para estudantes do ensino secundário
A FMUP lançou a primeira edição da Academia Júnior no início de 2024. O programa permite aos participantes aprender mais sobre tópicos como as potencialidades no uso da inteligência artificial em saúde, o desenvolvimento da…
SPMS representa Portugal como vice-presidente da GDHP
A GDHP é uma organização intergovernamental da área da saúde digital que facilita a cooperação e colaboração entre representantes governamentais e a Organização Mundial da Saúde (OMS), cujo propósito é fomentar o desenvolvimento de políticas…
Transformação digital da saúde no INCoDe.2030 em Tomar
Dentro do roteiro INCoDe.2030, no evento em Tomar, a SPMS abordou o tema “Transformação digital da Saúde” com o objetivo de informar os projetos mais relevantes em curso e com maior impacto para profissionais de…
Hospital de Braga avalia memória com jogo interativo em pacientes com esclerose múltipla
A Esclerose Múltipla é conhecida como uma doença crónica do sistema nervoso central, com uma ampla variedade de sintomas motores e sensitivos, que podem conduzir à incapacidade de trabalho, sobrecarga socioeconómica e reduzida qualidade de…
Teleconsulta de neurocirurgia vence prémio de inovação
Durante a pandemia, o foco no combate à Covid-19 reduziu a atenção a outras doenças, criando uma necessidade urgente de recuperar a qualidade dos cuidados de saúde para essas condições. O objetivo do BI Award…
HealthData@PT: Nova iniciativa da SPMS para dados de saúde
A ação HealthData@PT é lançada no contexto da implementação do Espaço Europeu de Dados de Saúde, sendo uma iniciativa aprovada pela Comissão Europeia no âmbito do programa EU4Health 2021-2027. Esta iniciativa contribui para a transformação…
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