A análise de imagens médicas desempenha um papel crucial no diagnóstico e monitoramento de doenças neurodegenerativas como o Alzheimer. Com o avanço da inteligência artificial (IA), estamos desenvolvendo novas abordagens que prometem revolucionar a precisão e eficiência desses diagnósticos.

Estudos recentes têm explorado o potencial das redes neurais convolucionais (CNNs) e outras técnicas de aprendizado profundo para analisar imagens de ressonância magnética (RM) e tomografia por emissão de pósitrons (PET), identificando biomarcadores-chave da doença. Pesquisadores como Sorour et al. (2024) demonstraram que as CNNs podem detectar alterações estruturais no cérebro com alta precisão a partir de imagens de RM, reconhecendo padrões sutis que indicam a progressão da doença. Isso permite um diagnóstico mais precoce e preciso.

Além de melhorar a precisão do diagnóstico, a IA pode predizer a progressão da doença com base em dados longitudinais de imagens médicas. Modelos avançados, como redes generativas adversariais (GANs), estão sendo explorados para sintetizar imagens médicas, preenchendo lacunas em conjuntos de dados limitados e, assim, melhorando a robustez dos modelos de IA.