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Autismo:
inteligência artificial diagnostica condição com 100% de precisão
Modelo que utiliza apenas fotos
oculares também pode ser usado para avaliar gravidade dos sintomas do
transtorno em crianças com apenas 4 anos de idade
Por O GLOBO — São Paulo
20/12/2023 16h20 Atualizado há 2 meses
O Transtorno do Espectro Autista (TEA), popularmente chamado de autismo, é um transtorno do neurodesenvolvimento. Normalmente, a condição é diagnosticada na “segunda infância”, entre os 4 e os 6 anos de idade. Apesar de todos os avanços no conhecimento sobre o TEA, seu diagnóstico ainda pode ser um desafio, especialmente quando o acesso a um psiquiatra infantil especializado é limitado.
Pensando nisso, pesquisadores da Faculdade de Medicina da Universidade Yonsei, na Coreia do Sul, desenvolveram um método para diagnosticar o transtorno do espectro do autismo e a gravidade dos sintomas em crianças, com 100% de precisão, usando imagens da retina examinadas por um algoritmo de inteligência artificial (IA).
A retina e o nervo óptico funcionam como uma extensão do sistema nervoso central ou uma janela para o cérebro. Um número cada vez maior de investigadores começa a entender como utilizar essa parte do corpo para obter informações não invasivas relacionadas com o cérebro.
Recentemente, pesquisadores do Reino Unido criaram um meio não invasivo de diagnosticar rapidamente uma concussão, iluminando a retina com um laser seguro para os olhos. Agora, o estudo sul-coreano indica também que as alterações na retina podem funcionar como biomarcadores para o autismo.
No novo trabalho, publicado na revista científica JAMA Network Open, os pesquisadores recrutaram 958 participantes com idade média de 7,8 anos e fotografaram suas retinas, resultando em um total de 1.890 imagens. Metade dos participantes foi diagnosticada com TEA e metade eram controles com desenvolvimento típico, de mesma idade e sexo.
A gravidade dos sintomas de TEA foi avaliada usando pontuações de gravidade calibradas do Cronograma de Observação de Diagnóstico de Autismo – Segunda Edição (ADOS-2) e pontuações da Escala de Responsividade Social – Segunda Edição (SRS-2). Em seguida, um algoritmo de aprendizagem profunda foi treinado usando 85% das imagens e a pontuações dos testes de gravidade dos sintomas. Os 15% restantes das imagens foram retidos para teste.
Os resultados mostraram que a ferramenta foi capaz de identificar com 100% de precisão aqueles que tinham autismo e aqueles que não tinham. Por outro lado, o método não foi tão bom em prever a gravidade dos sintomas. Mesmo assim, os pesquisadores acreditam que essa inteligência artificial tem muito potencial para ajudar as crianças a obter uma avaliação útil numa idade mais precoce, com uma espera mais curta.
“Nossos modelos tiveram desempenho promissor na diferenciação entre TEA e DT [crianças com desenvolvimento típico] usando fotografias da retina, o que implica que as alterações retinianas no TEA podem ter valor potencial como biomarcadores”, disseram os pesquisadores, em comunicado.
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