Atenção primária

A preocupação sobre Doença de Alzheimer, DA, é determinar se há comprometimento cognitivo, caso positivo, o passo será exame de sangue e ressonância magnética, no passado, o objetivo do exame de sangue e imagens era descartar outras causas de demência, incluindo deficiência de B12 e folato, hipotireoidismo, demência multi-infarto e hidrocefalia de pressão normal, bem como outras causas, considerando que testes de biomarcadores no sangue podem ser adicionados ao painel inicial laboratorial normalmente solicitados ao trabalhar com demência e, caso biomarcadores à Alzheimer forem positivos e o paciente exibir demência leve, busca-se determinar se são candidatos a novos anticorpos monoclonais, mudança conceitual e prática na compreensão e abordagem da DA, doença de Alzheimer, sobre novos testes de pacientes. A demência na doença de Parkinson, DP, pode ocorrer com menos frequência ou desenvolver em período mais longo que se pensava anteriormente, é o que sugere análise de estudos em que a Idade avançada no diagnóstico, sexo masculino e menor nível educacional são preditores do desenvolvimento de demência, sendo que o risco de demência a longo prazo em pacientes com Parkinson foi avaliado pela Parkinson's Progression Markers Initiative, PPMI, e estudo financiado pelo National Institutes of Health na University of Pennsylvania, Penn, Filadélfia, incluindo 417 participantes com idade média, 61,6 anos, 65% homens, e 389 participantes em idade média, 69,3 anos; 67% homens. Submetidos a avaliações cognitivas anuais ou bienais, incluindo Montreal Cognitive Assessment, MoCA, e Movement Disorder Society, Unified Parkinson's Disease Rating Scale Part 1, MDS-UPDRS, com o desfecho primário do tempo ao diagnóstico de demência desde o início do Diagnóstico de Parkinson além de subanálises estratificadas por sexo, idade no diagnóstico da doença DP e anos de educação formal, daí, 7% dos participantes foram diagnosticados com demência pelo investigado até o ano 10 e 8,5% ao longo de todo o acompanhamento, ao usar definições alternativas de demência as porcentagens foram maiores em 9,8% e 7,4%, respectivamente, em 10 anos e 11,8% e 11,3%, respectivamente, com probabilidade de demência de 26,5% no ano 10, 49,66% no ano 15 e 74,39% no ano 20, tempo médio do diagnóstico de Doença Parkinson à demência de 15,2 anos com probabilidade de diagnóstico de demência maior em pacientes mais velhos, homens, com educação menor de 13 anos.

Problemas subjetivos de audição e memória são associados à demência e cognição na vida adulta, detectáveis ​​mais cedo do que medidas objetivas de perda sensorial e declínio cognitivo, conhecidos por estarem relacionados a risco aumentado de demência na vida adulta, em amostragem representativa da população de 6006 indivíduos, idades entre 50 e 75 anos, com auto-relato de problemas de audição e memória de curto prazo apresentaram maiores taxas de demência em 17 anos de acompanhamento em que problemas de audição e memória foram associados a risco maior de demência e pior cognição 14 anos depois, com risco maior naqueles que relataram ambos os problemas no acompanhamento, o nível de perda auditiva foi associado a pontuações cognitivas mais baixas. Perda auditiva relacionada à idade, ARHL, ou presbiacusia, é condição de saúde comum em populações mais velhas, entre um terço e metade dos adultos com mais de 70 anos na Europa enquanto deficiência auditiva incluindo ARHL associada a maiores taxas de comprometimento cognitivo leve e progressão de MCI à demência, com estudos mostrando taxas de demência em indivíduos incluindo medidas objetivas de perda auditiva e dificuldade auditiva autorrelatada em que Indivíduos não tratadas podem exigir maior esforço cognitivo que indivíduos com audição normal na vida diária através de compreensão, produção da fala e consciência espacial auditiva, por exemplo, navegar no trânsito. O declínio cognitivo é preditor bem estabelecido ao desenvolvimento de demência em que medidas objetivas de declínio sensorial, como acuidade visual e acuidade auditiva, demonstram ser preditivas do funcionamento cognitivo até 6 anos depois, no entanto, evidências sugerem que relatos subjetivos de comprometimento sensorial e cognitivo começam antes de diferenças mensuráveis ​​em comprometimento objetivo, como pontuação cognitiva em que perda auditiva está associada ao aumento do declínio cognitivo em adultos mais velhos mesmo em níveis mais baixos que os normalmente usados ​​à perda auditiva em que avaliações subjetivas pode, portanto, permitir identificação de indivíduos em risco antes de ferramentas objetivas, com estudo populacional no Reino Unido descobrindo que classificações mais baixas de dificuldades auditivas subjetivas estavam associadas a risco 39% a 57% maior de diagnóstico de demência na 3ª idade e os autores alegaram que as medidas subjetivas e objetivas tinham concordância justa, no entanto, foi demonstrado que autorrelatos de dificuldades auditivas têm correlação moderada com a perda auditiva objetiva e os autorrelatos podem subestimar a prevalência em faixas etárias mais jovens. 

Moral da Nota: pesquisadores da Mayo Clinic estabeleceram critérios à síndrome de perda de memória em adultos mais velhos afetando especificamente o cérebro, muitas vezes, confundida com a doença de Alzheimer, quer dizer, a Síndrome Neurodegenerativa Amnésica predominantemente límbica, ou, LANS, progride mais lentamente e tem prognóstico melhor e está mais definida à médicos que trabalham para encontrar respostas à pacientes com perda de memória. Antes dos critérios clínicos publicados no periódico Brain Communications, características da síndrome só podiam ser confirmadas examinando o tecido cerebral pós morte, no entanto, os critérios propostos fornecem estrutura à neurologistas e outros especialistas classificarem a condição em pacientes que vivem com sintomas, oferecendo diagnóstico mais preciso e tratamentos potenciais, considerando fatores como idade, gravidade do comprometimento da memória, exames cerebrais e biomarcadores que indicam depósitos de proteínas específicas no cérebro. Os critérios desenvolvidos e validados usando dados de mais de 200 participantes em bancos de dados do Centro de Pesquisa da Doença de Alzheimer da Clínica Mayo, do Estudo do Envelhecimento da Clínica Mayo e da Iniciativa de Neuroimagem da Doença de Alzheimer, buscam entender a condição levando a gerenciamento dos sintomas e terapias mais personalizadas à pacientes que sofrem desse tipo de declínio cognitivo, diferente da doença de Alzheimer, segundo o autor sênior do estudo. Frequentemente, os sintomas são restritos à memória e não progridem para impactar outros domínios cognitivos, então o prognóstico é melhor que com Alzheimer e sem sinais de Alzheimer, os pesquisadores analisaram o envolvimento de um possível culpado, um acúmulo de uma proteína chamada TDP-43 no sistema límbico que os cientistas encontraram no tecido cerebral autopsiado de adultos mais velhos e classificaram o acúmulo desses depósitos de proteína como encefalopatia TDP-43 relacionada à idade predominantemente límbica, ou LATE , associados à síndrome de perda de memória recém-definida, embora haja outras causas prováveis ​​necessitando mais pesquisas, segundo os autores. Os critérios clínicos estabelecidos por Jones, Corriveau-Lecavalier e coautores, permitirão diagnosticar a LANS em pacientes para que aqueles que vivem com perda de memória possam entender melhor as opções de tratamento e a possível progressão da doença, abrindo portas à pesquisas que esclareçam melhor as características da doença.

                      

Influência IA

IA impôs influências nos setores e a agricultura não é exceção, com projeções que a população global aumentará à 9,7 bilhões até 2050 representando aumento na demanda por métodos de agricultura eficientes, sustentáveis ​​e produtivos, em que IA transforma o modo como a agricultura é feita fornecendo soluções à problemas antigos desempenhando papel relevante na agricultura de precisão transformando práticas agrícolas com o ML, aprendizado de máquina, beneficio que sempre se baseou na força muscular humana e em implementos de fácil operação e, com a chegada IA e da tecnologia avançada na agricultura, acelera a era de eficiência e inovação incluindo tecnologias complementares às práticas agrícolas como ML, robótica, análise de dados e machine learning. O ML, aprendizado de máquina, na agricultura permite analisar dados para obter informações que, de outro modo, seriam impossíveis encontrar variando desde extrair produção ideal das plantações a prever condições climáticas para obter gestão mais eficiente dos recursos em que IA e agricultura sobrepõem modos que redefinirão o futuro agrícola como inteligente e mais sintonizado com condições em mudança, sendo que a mudança mais influente que IA conseguiu dar à agricultura é a agricultura de precisão na aplicação de tecnologias orientadas por IA no monitoramento e gerenciamento da variabilidade das plantações de campo, colocando agricultor em posição onde aplica insumos necessários, água, fertilizantes ou pesticidas, no momento e lugar certos, minimizando desperdício e maximizando eficiência.

Inseridos neste ecossistema, emergem Drones e Sensoriamento Remoto com Unidades de sensores montadas podendo capturar detalhes de imagens aéreas de plantações e analisadas por algoritmos IA visando  acompanhamento da saúde, pragas e crescimento de plantações em que sensoriamento remoto tem papel importante na coleta de dados relacionados às condições do solo e ao desempenho das plantações, ajudando tomar decisão previdente, já a Análise orientada IA é essencial usando algoritmos IA para dados de satélites, sensores, drones e similares, criando mapas detalhados de campos e padrões de crescimento. Os Sistemas Robóticos e de automação no processo de agricultura de precisão alimentados por IA podem plantar, capinar e colher com precisão reduzindo necessidade de trabalho manual e aumentando produtividade, enquanto a Análise preditiva entrou na agricultura para projetar condições e tendências futuras compreendendo clima, surtos de pragas e doenças capaz de prever fatores agindo proativamente na mitigação de riscos que afetam rendimentos das colheitas. A inclusão IA ​​na agricultura traz diversos benefícios transformando práticas tradicionais em operações eficientes baseadas em dados, com maior eficiência oferecendo método eficaz aos agricultores otimizarem uso de recursos e reduzindo desperdício, com a agricultura de precisão garantindo que insumos sejam usados onde necessário, mitigando impacto ambiental, além de melhor Rendimento da Colheita com informações orientados por IA onde agricultores tomam decisões que levam a melhor gerenciamento da colheita, por sua vez, resulta em maiores rendimentos com qualidade aprimorada. O menor Impacto no Meio Ambiente via tecnologias de ponta na agricultura favorecem menos consumo de produtos químicos e fertilizantes, fatores responsáveis ​​por exercer influência no ambiente com sistemas orientados por IA em práticas ecologicamente corretas e reduzindo pegada de carbono das atividades agrícolas, além de economia de custos através da automação de processos e análise IA reduzindo custos de mão de obra e despesas operacionais em que otimização do padrão de uso de recursos e redução de desperdício permitem que agricultores colham benefícios de custo e aumentem lucratividade, levando a melhor tomada de decisão com informações acionáveis ​​e dados em tempo real, além de gerenciamento eficiente de culturas, recursos e operações agrícolas. Quanto aos desafios, destacam a privacidade e segurança de dados essencial para mantê-las seguras e promover confiança, custo de implementação por serem relativamente caras, particularmente ao pequeno agricultor, exigindo investimento inicial em tecnologia sofisticada e infraestrutura associada tornando-se custo de entrada que poucos estão dispostos ou são capazes de pagar, além de expertise técnica demonstrando que as formas como o fazendeiro gerencia tais sistemas habilitados por IA podem exigir treinamento e sistemas de suporte na integração com sistemas existentes no processo de implementação, portanto, compatibilidade e funcionamento precisam ser verificados, por fim, a dependência excessiva de tecnologia busca equilíbrio que deve ser mantido com soluções tecnológicas e conhecimento tradicional sobre terras agrícolas.

Moral da Nota: juntas, NASA e IBM Research desenvolveram modelo IA para dar suporte a aplicações de clima e tempo em que o modelo conhecido como modelo fundamental Prithvi-weather-clima, usa IA de modo que melhora resolução do que conseguiremos obter abrindo portas à melhores modelos regionais e locais de clima e tempo, em que, modelos fundamentais são básicos de larga escala treinados em conjuntos de dados rotulados ajustados à variedade de aplicações, sendo que o  Prithvi-weather-clima é treinado em conjunto de dados, neste caso, dados da NASA da Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications, MERRA-2, da NASA usando habilidades de aprendizado IA para aplicar padrões coletados dos dados iniciais em ampla gama de cenários adicionais. Pesquisadores com o modelo darão suporte a aplicações climáticas diferentes usadas na comunidade científica, aplicações que incluem detectar e prever padrões climáticos severos ou desastres naturais, criar previsões direcionadas com base em observações localizadas, melhorar resolução espacial em simulações climáticas globais a nível regional e melhorar representação de como processos físicos são incluídos em modelos climáticos e de tempo, desenvolvido por meio de colaboração aberta com a IBM Research, o Oak Ridge National Laboratory e a NASA, incluindo Interagency Implementation and Advanced Concepts Team, IMPACT, da agência no Marshall Space Flight Center em Huntsville, Alabama, permitindo captura dinâmica complexa da física atmosférica mesmo quando há informações faltantes, graças à flexibilidade da arquitetura do modelo, fundamental para o clima e o tempo, dimensionado à áreas globais e regionais sem comprometer a resolução. Faz parte da família de modelos maior, família Prithvi, com modelos treinados em dados Harmonized LandSat e Sentinel-2 da NASA, servindo como colaboração em linha com princípios de ciência aberta da NASA para tornar dados acessíveis e utilizáveis ​​por comunidades em todos os lugares, lançado no Hugging Face, plataforma de aprendizado de máquina e ciência de dados que ajuda usuários construir, implementar e treinar modelos de aprendizado de máquina e, junto com o IMPACT e a IBM Research, o desenvolvimento do Prithvi-weather-climate contou com contribuições do Escritório do Diretor de Dados Científicos da NASA, do Escritório de Modelagem e Assimilação Global da NASA no Goddard Space Flight Center, do Laboratório Nacional de Oak Ridge, da Universidade do Alabama em Huntsville, da Universidade Estadual do Colorado e Universidade Stanford.