ESCLEROSE MÚLTIPLA

O QUE É?

É uma doença do Sistema Nervoso Central, lentamente progressiva, que se caracteriza por placas disseminadas de desmielinização (perda da substância - mielina - que envolve os nervos) no crânio e medula espinhal , dando lugar a sintomas e sinais neurológicos sumamente variados e múltiplos, às vezes com remissões, outras com exacerbações, tornando o diagnóstico, o prognóstico e a eficiência dos medicamentos discutíveis.

O QUE CAUSA?

Não existem causas conhecidas para a esclerose múltipla, entretanto estudam-se causas do tipo anomalias imunológicas, infecção produzida por um vírus latente ou lento e mielinólise por enzimas.

Observações de casos familiares sugerem suscetibilidade genética e as mulheres são um pouco mais afetadas do que os homens.

Podemos dizer que atualmente há maior número de casos do que nos anos 50, e que as manifestações surgem entre os 20 e os 40 anos de idade, sendo que essa enfermidade teria menor prevalência e incidência na América Latina, principalmente no Brasil, pois é mais comum em climas temperados do que em climas tropicais.

TIPOS DE EM

A Esclerose Múltipla pode se manifestar:

1. Evolui em surtos cujos sintomas ocorrem de maneira súbita com posterior recuperação parcial ou total dos mesmos, neste caso chamada Esclerose Múltipla Remitente Recorrente (EMRR) ou surto remissão.

2. Evolui sem surtos, mas com sintomas progressivos acumulados ao longo do tempo, neste caso chamada Esclerose Múltipla Primária Progressiva (EM PP).

3. Evolui com sintomas lentos e progressivos com o tempo em indivíduos que possuem a forma remitente recorrente inicialmente EMRR pode evoluir com ganho de sintomas sem surto em geral após 20 anos de doença pode ser observado e aqui chamado de Esclerose Múltipla Secundaria Progressiva.

A forma mais comum de esclerose múltipla é a recorrente-remitente (quando os surtos podem deixar sequelas ou não).

O QUE SE SENTE?

Os pacientes referem problemas visuais, distúrbios da linguagem, da marcha, do equilíbrio, da força, fraqueza transitória no início da doença, em uma ou mais extremidades, dormências, com períodos às vezes de melhoras e pioras, sendo que quando predomina na medula, as manifestações motoras, sensitivas e esfincterianas se encontram geralmente presentes, existindo raramente dor.

A evolução é imprevisível e muito variada. No início podem haver períodos longos de meses ou anos entre um episódio ou outro, mas os intervalos tendem a diminuir e eventualmente ocorre a incapacitação progressiva e permanente. Alguns pacientes se tornam rapidamente incapacitados. Quando a doença se apresenta na meia-idade a progressão é rápida e sem melhoras e às vezes fatal em apenas um ano.


COMO SE FAZ O DIAGNÓSTICO?

O diagnóstico possível e provável dependerá da experiência do neurologista que, auxiliado por exames para-clínicos pertinentes, tais como: Ressonância Magnética, líquido cefalorraquidiano, potenciais evocados e outros, chegará ao diagnóstico definitivo, sem praticamente precisar do exame anátomo-patológico.

TEM DÚVIDAS, SUSPEITA?

A dúvida

Se existe a “suspeita” de estar com Esclerose Múltipla, a primeira coisa a ser feita é ter certeza do diagnóstico. Deve-se então, procurar um médico neurologista, que é o profissional mais adequado a investigar e tratar pacientes com a doença.

Existe uma série de doenças inflamatórias, infecciosas, que podem ter sintomas semelhantes ou iguais ao da Esclerose Múltipla. O mais importante é aliar ao conhecimento médico, uma história sugestiva tal como exame físico e neurológico, assim como exames complementares para se cercar de todas as hipóteses.

Os enganos mais comuns:

• Sub valorizar ou supervalorizar sintomas, levando a falso positivo e falso negativo em relação ao diagnóstico de EM.
• Aconselha-se em caso de dúvida, repetir os exames, rever a anamnese e exame físico sempre que for necessário.
• A dúvida quando anotada e explicada deve ser encarada como sinal positivo, pois a medicina não é uma ciência exata. Detalhes são extremantes importantes para ajudar os médicos no diagnóstico.


QUAL É O TRATAMENTO?

Quanto ao tratamento, além dos cuidados gerais, recomenda-se fisioterapia e psicoterapia. Usam-se antivirais como Amantadina, Aciclovir, Interferon, Imunossupressores, ACTH, Corticóides que, se não curam, poderão melhorar às vezes sensivelmente a sintomatologia, sobretudo Pulsoterapia corticóide, acompanhado ocasionalmente por plasmaferese, são algumas armas utilizadas com o intuito de combater a doença, porém devemos reconhecer que são sumamente dispendiosos e com resultados discutíveis. Inobstante poder combater os sintomas como a espasticidade (droga antiespástica), toxinas botulínica, betabloqueadores e as dores raras do Trigêmeo (carbamazepina e clonazepam), inequívocamente auxiliam a vida dos pacientes, que apresentam sempre um sinal de interrogação no seu prognóstico.

Fonte: http://www.abcdasaude.com.br/artigo.php?185
           http://www.abem.org.br/

O que são Redes Neurais?

Alguns cientístas acreditam que o melhor modelo para a computação seja o cérebro humano, para desenvolver máquinas capazes de aprender com a experiência.

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•   Por Pablo de Assis
•  18 de Setembro de 2009

A humanidade sempre desenvolveu máquinas para nos auxiliar. Elas aperfeiçoam nossa potência ou velocidade, reduzindo o tempo de trabalho ou aumentando nossa força. São poucas as máquinas que fazem o que o ser humano não faz, mas todas fazem o que fazemos de uma forma muito mais eficaz.

Recentemente, principalmente a partir da Terceira Revolução Industrial, com o desenvolvimento de computadores e a implantação de sistemas informatizamos no trabalho, muitos pesquisadores vêm desenvolvendo máquinas para nos ajudar a pensar melhor. Conseguimos até agora, com bastante eficácia, melhorar nossa força, nosso rendimento, nossa velocidade, mas mal arranhamos a capacidade de melhorar nossa inteligência. Isso acontece principalmente porque mal conhecemos como ela funciona.

Muitas pessoas defendem que a inteligência é fruto do pensamento lógico e desenvolveram vários sistemas lógicos diferentes, culminando na criação dos computadores. Outras pessoas defendem que a inteligência humana é fruto de como nosso cérebro é organizado. Esse grupo desenvolveu, na década de 1940 e 1950, a teoria das Redes Neurais.

Essas redes eram tão promissoras, que vários pesquisadores acharam que isso não daria certo ou esse modelo nunca alcançaria as previsões feitas até então. Durante mais de 20 anos, as pesquisas sobre redes neurais caíram em descrédito e mais ênfase foi dada à computação lógica conhecida e utilizada atualmente.

Porém, de um tempo para cá, principalmente devido ao avanço das neurociências, as pesquisas sobre redes neurais foram retomadas e muita coisa foi desenvolvida. Existem pesquisas, por exemplo, para o desenvolvimento de neurocomputadores. Para se entender melhor o que são as Redes Neurais e como seria os computadores baseados nelas, vale à pena conhecer como funcionam os neurônios.

O Comportamento dos Neurônios

Os neurônios são as células que formam o nosso cérebro. Elas são compostas basicamente por três partes: os dentritos, que captam informações ou do ambiente ou de outras células, o corpo celular ou Soma, responsável pelo processamento das informações, e um axônio, para distribuir a informação processada para outros neurônios ou células do corpo. Só que uma célula dificilmente trabalha sozinha. Quanto mais células trabalharem em conjunto, mais elas podem processar e mais eficaz torna-se o trabalho. Logo, para o melhor rendimento do sistema são necessários muitos neurônios.

Dos Neurônios às Redes Neurais

Foi pensando em como os neurônios trabalham que pesquisadores desenvolveram neurônios artificiais. Cada um tem dois ou mais receptores de entrada, responsáveis por perceberem um determinado tipo de sinal. Eles também possuem um corpo de processadores, responsável por um sistema de feedback que modifica sua própria programação dependendo dos dados de entrada e saída. Finalmente, eles possuem uma saída binária para apresentar a resposta “Sim” ou “Não”, dependendo do resultado do processamento.

Um neurônio artificial é capaz de um único processamento. Cada entrada recebe somente um tipo de sinal ou informação. Como um neurônio pode possuir várias entradas, então ele pode perceber diferentes sinais. Porém, ligar vários neurônios similares em rede, faz com que o sistema consiga processar mais informações e oferecer mais resultados.

Por exemplo, é possível criar um sistema para identificação de bananas e maças. Para tal, cria-se neurônios sensíveis a cor e forma. Os de cor percebem o amarelo e o vermelho. Os de forma percebem o redondo e o comprido. Cada neurônio, então, possui quatro entradas, uma para cada informação.

Para obter um melhor rendimento do sistema, cria-se uma rede em camadas: uma primeira camada com quatro neurônios (um para cada sinal de entrada), uma segunda camada oculta de processamento com três neurônios e uma camada de saída com dois neurônios, um para avisar quando é uma maça e outro para avisar quando é uma banana.

O segredo não está na arquitetura dessa rede, mas na forma como ela processa: Redes Neurais não rodam programas, elas aprendem!

O aprendizado das Redes Neurais

Não existe uma programação pré-definida dos neurônios artificiais, como existem nas portas lógicas utilizadas nos circuitos computacionais. Ao invés disso, eles possuem um sistema de feedback que modifica sua programação. Cada informação processada gera um peso, dependendo do resultado. Se for um acerto, ela ganha um ponto, se for um erro, ela perde meio ponto.

Dessa forma, a rede neural do exemplo acima testa várias vezes a percepção do objeto. A cada acerto, os neurônios envolvidos no processamento ganham um ponto e aquela rede é reforçada. A cada erro, esses neurônios perdem meio ponto. Dessa forma, o sistema cria a rotina de seguir o caminho com mais pontos sempre. Quanto mais tentativas, mais aprimorado fica o sistema, chegando, ao final de um processo de aprendizado, a executar tarefas quase sem erro algum.

A grande vantagem disso é que para executar tarefas, uma rede neural não precisa guardar instruções de comando e executá-las de forma lógica, como num computador tradicional. Ao invés disso, a rede aprende o que é preciso ser feito e executa a função. Dessa forma, uma mesma rede, se ela for capacitada com os neurônios necessários para tal, é capaz de executar várias funções diferentes, independente de espaço de memória.

Isso porque em uma mesma rede é possível criar várias regras diferentes. No exemplo acima, podemos ainda ensinar a rede a detectar bolas amarelas ou bastões vermelhos, utilizando os mesmos neurônios e as mesmas regras. A diferença é q precisaríamos capacitá-las com neurônios de saída extras para cada nova informação que queremos dela e outros neurônios ocultos para facilitar o processamento. Mas isso não implica em criarmos novas regras ou novas programações, somente em ensinar o sistema e executar novas funções utilizando a mesma rede existente.

Em sistemas mais elaborados, uma rede neural consegue aprender qualquer função que uma pessoa possa saber e não há limites para a quantidade de informação que ela possa processar.

Inteligência Artificial (IA)

As redes neurais são principalmente utilizadas para criar sistemas de inteligência artificial. Os computadores tradicionais podem fazer isso de forma simulada, mas sua principal função é seguir regras ou comandos oferecidos pelo usuário. Assim, a inteligência artificial gerada por computadores tradicionais são simulações de inteligência real, ou seja, apresentam respostas segundo regras e comandos de um programa pré-estabelecido.

Acontece que a verdadeira inteligência não é a capacidade de seguir regras, mas sim a capacidade de resolver problemas. Mais inteligente é o sistema que consegue resolver problemas diferentes de forma eficaz. Baseado nisso, temos então duas formas diferentes de inteligência artificial, ou IA, a simbólica e a conexionista.

A IA simbólica simula o comportamento inteligente. Ela é baseada em uma programação que indica quais respostas devem ser dadas diante de determinados comandos. Essa IA é a utilizada em programas “inteligentes”, como corretores ortográficos ou simuladores dos mais variados. A questão é que esses programas dificilmente aprendem coisas novas, somente se você incluir novas programações. Essa é a IA mais comum.

A IA conexionista simula a estrutura do cérebro, pois acredita-se que a inteligência está na forma de processar informação e não na informação processada. Como o sistema do cérebro é inteligente, usa-se tal modelo para desenvolver IA. Assim, os sistemas de IA baseados em redes neurais conseguem aprender com seus erros e executar diferentes processos, independente de instruções.

As Redes Neurais e o Perceptron

Não só pensando nisso, mas principalmente tentando desenvolver melhores formas de inteligência artificial, alguns pesquisadores começaram a estudar o funcionamento dos neurônios. Em especial, Frank Rosenblatt pesquisou a estrutura da retina humana. Ela é composta por vários neurônios sensoriais, responsáveis por perceber as cores e as formas. Cada um desses neurônios transmite uma resposta em rede para vários outros neurônios que então enviam suas informações para o cérebro para finalmente processá-las e transformá-las em imagens. Essa é a base de funcionamento dos neurônios artificiais, que levaram ao desenvolvimento do Perceptron.

O Perceptron foi à primeira máquina criada para processamento de informação feita sobre o sistema de redes neurais. Ele foi o primeiro sistema de processamento pequeno o suficiente para ser usado por uma pessoa, diferente dos computadores da época que ocupavam salas enormes com seus processadores. Ele foi considerada por muitos como o pai do computador pessoal.

Atualmente, o Perceptron é conhecido como a forma de processamento de informação baseado em redes neurais. Ele é construído com neurônios artificiais, formando redes de processamento. Uma rede dessas é chamada de Perceptron.

Diferenças entre Computador e Perceptron

A melhor forma de compreender a singularidade desse sistema é compará-lo ao computador. Talvez a característica mais marcante de um Perceptron seja que ele não executa programas, mas os aprende. Em um computador, instala-se instruções de comando que formam um programa. Em um perceptron, treina-o para executá-los. As informações não são gravadas, mas aprendidas.

Um computador funciona a partir da execução de operações lógicas, rodando programas que podem

er reduzidos à combinação de procedimentos de lógica booleana. Por sua vez, um perceptron é capaz de processos não-lógicos, comparações e transformações, pois seus sistema não é condicionado a um funcionamento lógico e linear.

Ao mesmo tempo, um perceptron é capaz de múltiplos processamentos e testes de hipóteses em paralelo, enquanto computadores funcionam com um processamento em cada circuito de cada vez. Isso faz com que a velocidade de processamento do perceptron seja muito maior do que a de um computador tradicional.

Finalmente, um computador está preso à sua programação. Ele só executa aquilo que foi programado. Enquanto isso, um perceptron pode perceber novas possibilidades, aprender com as tentativas e erros e apresentar novos resultados.

Conclusão

Sabe-se que nenhuma máquina é capaz de superar a inteligência humana. Muitas são capazes de vários processamentos por segundo, de calcular inúmeras possibilidades, mas nenhum computador é capaz de aprender com seus erros. Já os perceptrons nos mostram que podemos construir máquinas realmente inteligentes, capazes de aprender, de errar, de melhorar e principalmente, que não são presos a programações que podem falhar. O que limita uma máquina dessas é sua própria experiência.

Aliado a isso e ao uso de nanotecnologia, podemos esperar grandes avanços nos computadores e na forma como entendemos a mente humanao. O que virá disso tudo, só o futuro pode dizer.

Leia mais em: http://www.tecmundo.com.br/2754-o-que-sao-redes-neurais-.htm#ixzz1VaqdQ6n7

Tênis reeduca o cérebro após acidentes ou derrames

O Step of Mind altera artificialmente as orientações do solo, fazendo com que o cérebro se exercite e recobre as habilidades perdidas.

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• Por Beatriz Smaal
• 19 de Julho de 2011

 (Fonte da imagem: Step of Mind)

Pesquisadores israelenses desenvolveram um tênis para ajudar quem precisa “reaprender” a caminhar com as próprias pernas. O Step of Mind é um dispositivo feito para alterar as orientações do solo a todo o momento, de forma que o cérebro seja exercitado e recupere habilidades antes conhecidas.

A pesquisa para a criação do aparelho levou 15 anos e foi conduzida pela neurofisiologista Simona Bar Haim. Ela explica que “o dispositivo não reabilita músculos, mas sim restaura áreas afetadas do cérebro. Quando você anda, não sabe o próximo passo, e o cérebro pergunta: vou andar em terreno acidentado, elevado, grama, areia? Os pistões do sapato criam um ambiente feito para a recuperação do cérebro, ensinando-o novamente como andar”.

O tênis é equipado com baterias, sensores e sistemas de memória, que ajudam no processo de modificação do solo. Bar Haim insere dados no Step of Mind e cria exercícios caóticos, específicos para a necessidade de cada paciente. Após o uso, a pesquisadora analisa os resultados, modificando a simetria e retrabalhando o cérebro.

O foco da pesquisa são pessoas com problemas crônicos que possuem dificuldade de aprendizado na hora de caminhar, como quem teve derrame, desenvolveu paralisia ou foi afetado por um acidente. Um pacote com 25 sessões custa 1.800 dólares (cerca de 2.800 reais).

Em longo prazo, Simona Bar Haim pretende fabricar outros tênis, para que os pacientes possam treinar em casa (com custo de cerca de 900 dólares). Para maiores informações, basta acessar o site do Step of Mind (em inglês).

Leia mais em: http://www.tecmundo.com.br/11697-tenis-reeduca-o-cerebro-apos-acidentes-ou-derrames.htm#ixzz1VapI639J

Bicicleta do futuro permite trocar a marcha utilizando o pensamento

O projeto já saiu do papel e está em fase de testes. Utilizando um capacete especial, o ciclista emite ondas cerebrais, que são convertidas em comandos.

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• Por Ana Nemes
• 2 de Agosto de 2011

Um protótipo de bicicleta foi criado em uma parceria das empresas Toyota e Parlee. O grande diferencial desse modelo é que, para trocar as marchas, o ciclista usa apenas o pensamento. Um capacete especial lê as ondas cerebrais e converte-as em comandos para o meio de transporte.

Testes estão sendo realizados com a bicicleta do futuro (Fonte da imagem: Divulgação)

Para usar a bicicleta do futuro, é preciso treinar o cérebro. Com a ajuda de um aplicativo para o iPhone, no qual é preciso mover um cubo para cima e para baixo, o ciclista testa e aprende a controlar as suas ondas cerebrais. O capacete que acompanha esse protótipo possui sensores especiais que são capazes de transformar o pensamento em ação e mudar a marcha para cima ou para baixo.

Sensores no capacete permitem que o usuário mude a marcha utilizando apenas o pensamento (Fonte da imagem: Divulgação)

O projeto está em fase de testes ainda e não tem previsão de chegar ao mercado, mas já conta com outros diferenciais, além do modo incomum de trocar as marchas. O corpo da bicicleta, por exemplo, é feito em fibra de carbono e foi desenvolvido para ter uma aerodinâmica mais eficiente.

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SyNAPSE: o processador da IBM que pensa como um cérebro humano

Com a capacidade de aprender e reagir às experiências, esta nova arquitetura de chips poderia revolucionar a computação como conhecemos hoje.

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• Por Jonathan D. Machado
• 18 de Agosto de 2011

   

                 Esboço da arquitetura do SyNAPSE (Fonte da imagem:Divulgação IBM)

A IBM, uma das maiores e mais antigas companhias de computação do mundo, anunciou que concluiu o projeto de elaboração de um chip experimental que simula o comportamento do cérebro humano. O desenvolvimento foi concebido a partir de uma parceria entre a IBM, quatro grandes universidades e a Agência de Pesquisas Avançadas de Defesa (DARPA).

O objetivo da empreitada é, um dia, poder simular as atividades cognitivas de sentir, perceber, interagir e reconhecer que o cérebro pode fazer, algo que têm se mostrado muito difícil de se conseguir com a arquitetura de processadores comuns. O projeto é chamado de Sistema Neuromôrfico de Eletrônicos Plásticos Adaptativos Escalonáveis, ou "SyNAPSE".

Os membros do projeto esperam que o "SyNAPSE" possa mudar a maneira como usamos computadores, fazendo-os agir como um cérebro. A nova arquitetura usa processadores digitais como neurônios, com ligações internas que simulam as ligações entre as sinapses, algo radicalmente diferente dos chips de silício com transistores do mundo atual.

Assim como ocorreu nos primórdios da informática atual, o design do processador ainda está engatinhando, com a capacidade de executar tarefas a 10 hertz: milhões de vezes mais lento que os computadores de hoje. A IBM espera que, em breve, vários núcleos do chip "SyNAPSE" possam ser unidos, criando um computador com 10 bilhões de neurônio e 100 trilhões de sinapses, algo 10 vezes mais complexo que o cérebro orgânico dos humanos.

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