Realidade virtual, IA e sensores cerebrais estão sendo combinados pela USP para identificar sinais iniciais de declínio cognitivo em idosos. 🧠🥽 E a ideia é detectar riscos antes que eles virem uma demência. 🧵

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O foco é o Comprometimento Cognitivo Leve (MCI): uma fase intermediária, muitas vezes discreta, que pode anteceder doenças como Alzheimer. Estima-se que 15% a 20% das pessoas com mais de 65 anos tenham MCI.

O dado que chama atenção: até metade desse grupo pode evoluir para um quadro de demência em cinco anos. Por isso, perceber mudanças pequenas cedo faz muita diferença no acompanhamento e no cuidado.

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Hoje, a triagem costuma usar testes de papel e caneta, como Mini-Mental e MoCA. Eles seguem importantes, mas podem ser afetados pela escolaridade, pelo contexto sociocultural e até pela interpretação de quem aplica.

A proposta da USP é mais imersiva: a pessoa entra num ambiente de realidade virtual e executa tarefas do cotidiano. Enquanto isso, o sistema registra atividade cerebral por EEG e acompanha movimentos dos olhos.

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Depois entra a IA: ela cruza sinais como tempo de resposta, padrões de olhar, movimentos e atividade elétrica do cérebro. A meta é encontrar alterações muito sutis, em escalas de milissegundos.

O projeto reúne ICMC-USP, ciaGsaúde, EESC-USP e apoio da FAPESP. Tecnologia não substitui profissionais nem fecha diagnóstico sozinha — mas pode dar a médicos uma camada extra, mais objetiva, para investigar cada caso.

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O ponto mais promissor é transformar exames em experiências mais próximas da vida real. Se funcionar em escala e chegar à rede de saúde com segurança, pode ajudar muita gente a ter respostas antes que os sinais fiquem evidentes.