O que a caligrafia tem a ver com o envelhecimento? Se antes não víamos nenhuma conexão, hoje é possível produzir análises e pesquisas a respeito desses temas utilizando algoritmos para chegar a conclusões em casos clínicos na telemedicina.
O que é caligrafia?
A caligrafia é uma atividade psicomotora fina que aprendemos desde que nascemos, em cadernos de caligrafias e na escola, importante para nosso processo de aprendizagem.
Por isso, é uma habilidade que se modifica com o decorrer da nossa idade. Principalmente em determinadas situações que envolvem questões neurológicas, como: doenças neurodegenerativas, Alzheimer (agrafia) e Parkinson (micrografia).
A micrografia e agrafia
A micrografia é a dificuldade de movimentar os dedos e as mãos, relacionado à rigidez muscular do Parkinson. Com isso, os pacientes têm mais propensão a dificuldades na escrita cursiva, por exemplo: segurar com firmeza o lápis, diminuir os espaçamentos do texto e/ou assinar os nomes em documentos.
Em geral, 90% das pessoas com a doença de Parkinson sofrem com rigidez, segundo o estudo feito pelo médico Erick Fonoff.
Do mesmo lado, a agrafia é a perda da capacidade de leitura já adquirida, sem a progressão de déficit motor ou perda de cognição.
Essa síndrome pode ser dividida em: afasia (agrafia pura) que se relaciona com a lesão da circunvolução frontal na área de Exner ou giro angular. E, do mesmo lado, a agrafia apráxica (alexia), dificuldade de formar grafemas, resultado da lesão no lobo parietal esquerdo.
Em outro artigo já falamos de afasia.
Escrita à mão e envelhecimento: uma evolução da telemedicina
O estudo “Handwriting Declines With Human Aging: A Machine Learning Study” (A caligrafia diminui com o envelhecimento humano: um estudo de aprendizado de máquina) foi realizado por cientistas sobre esse tema.
Dr. Simone Scardapane, coautor do estudo indica que a inteligência artificial da pesquisa:
“é uma rede artificial especializada no processamento de imagens e sinais digitais, capaz de converter automaticamente caracteres em parâmetros de interesse”.
Nele, os pesquisadores entrevistaram 156 pessoas, dentre elas destros, dividindo-o em 3 faixas etárias e gêneros, dentre eles 61 homens:
– 51 jovens de 18 a 32 anos;
– 40 adultos de 37 a 57;
– 63 idosos de 62 a 90.
Como metodologia da pesquisa, foi solicitado aos voluntários que eles escrevessem seus nomes em caneta esferográfica preta, repetidamente 10 vezes em uma folha de papel sulfite branco.
Após esse experimento, era necessário fotografar a amostra da escrita digitalizada e enviar aos pesquisadores, uma vez que o estudo é projetado para o avanço do estudo da telemedicina.
Para desenvolvimento da pesquisa, o algoritmo DBNet mediava e comparava os tamanhos e altura de curso dos três grupos selecionados. Além de ser utilizado uma rede neural convolucional (CNN) utilizada para a análise.
Com resultados, obtiveram-se as características do receptor (ROC), sensibilidade, especificidade, valores preditivos positivos e negativos (PPV, VPN), área da curva (AUC). Com o objetivo de finalizar o desempenho do algoritmo, todos esses dados foram calculados.
Leia na íntegra em inglês.
Objetivo da telemedicina no estudo da caligrafia
A discussão do tema tem um centro importante: os potenciais tratamentos e diagnósticos remotos para reconhecer desordens neurológicas pela telemedicina. Em resumo, o estudo relata como o envelhecimento neurológico é capaz de deteriorar as habilidades da escrita/caligrafia, mesmo que seja um processo “natural”.
Além disso, a curva de análise ROC sugere que a escrita à mão seria uma tarefa simples e primária, um estudo que pode ser interessante na área da telemedicina e teleinterconsulta em relação aos hábitos que alteram nossas capacidades cognitivas com a idade.
Em conclusão a esse estudo, a caligrafia altera significativamente a saúde mental e física em relação à idade, refletindo em atividades dos componentes “córtico-subcorticais” da escrita.
Observação: os autores do referido estudo teórico: Francesco Asci, Simone Scardapane, Alessandro Zampogna, Vantina D’Onofrio, Lucia Testa, Martina Patera, Marco Falletti, Luca Marsili e Antonio Suppa.
Médico Neurologista
Dr. Bruno Gonzales Miniello – Neurologista
CRM: 145.455
RQE: 89792
Referências
Asci F. , Scardapane S., Zampogna A., D’Onofrio V., Testa L., Patera M.,Falletti M, Marsili L., Suppa A. Handwriting Declines With Human Aging: A Machine Learning Study, 2022, Universidade de Roma Sapienza. Disponível em: <https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fnagi.2022.889930/full>
Neves, Úrsula. Modelo de Reconhecimento de Caligrafia para Detectar Doença de Parkinson é Desenvolvido por Adolescentes Americanos. 2022. Disponível em: <https://pebmed.com.br/modelo-de-reconhecimento-de-caligrafia-para-detectar-doenca-de-parkinson-e-desenvolvido-por-adolescentes-americanos/>