Diagnóstico de autismo, segundo novo estudo de pesquisadores da Faculdade de Medicina da Universidade Yonsei, na Coreia do Sul, ainda é experimental e precisa de mais testes para confirmação de eficácia

Algoritmos de inteligência artificial conseguiram fazer o diagnóstico do transtorno do espectro autista (TEA) com até 100% de precisão a partir de alterações na retina captadas por imagens, sugere um novo estudo de pesquisadores da Faculdade de Medicina da Universidade Yonsei, na Coreia do Sul.

Diagnóstico de autismo por meio da IA

O uso desse método de aprendizagem de máquina no diagnóstico de autismo ainda é experimental e precisa de mais testes que confirmem a sua eficácia. Porém, é uma técnica promissora, segundo especialistas da área.

Publicado na revista científica Jama Network Open, o estudo envolveu 958 crianças e adolescentes com idade média de 7,8 anos. Suas retinas foram fotografadas, resultando em um total de 1.890 imagens.

Neste caso, a retina e o nervo óptico funcionam como uma extensão do sistema nervoso central e podem servir de biomarcadores, fornecendo muitas informações não invasivas do cérebro.

Participantes do estudo

Metade dos participantes do estudo tinha diagnóstico de TEA e a outra metade era um grupo controle, com crianças de mesma idade e sexo, com desenvolvimento típico. A gravidade dos sintomas do autismo foi avaliada usando pontuações de testes referendados na área.

Depois, um algoritmo de aprendizagem profunda foi treinado usando as imagens e as pontuações dos testes de gravidade dos sintomas. Os resultados mostraram que a ferramenta foi capaz de identificar com 100% de precisão aqueles que tinham autismo e aqueles que não tinham.

Mais testes

No entanto, o método não foi tão eficaz assim em predizer a gravidade dos sintomas. Para esse critério, a taxa de acurácia variou entre 58% (sensibilidade) e 74% (especificidade).

Apesar disso, os pesquisadores acreditam que a inteligência artificial tem muito potencial para ajudar as crianças a obter um diagnóstico mais precoce da condição.

Para eles, são necessários mais estudos para comprovar se a ferramenta pode funcionar também em crianças mais novas. Nessa fase, a retina ainda está em desenvolvimento.

“O nosso estudo representa um passo notável no desenvolvimento de ferramentas objetivas de rastreio do TEA, que podem ajudar a resolver questões urgentes, como a inacessibilidade de avaliações especializadas em psiquiatria infantil devido aos recursos limitados”, afirmaram os autores.

Por outro lado, segundo Alexandre Chiavegatto Filho, professor de inteligência artificial em saúde da USP, é preciso que outros grupos confirmem esses achados do estudo coreano, usando amostras de outros países e seus próprios algoritmos. “Os algoritmos são desenvolvidos por pessoas e podem ter muitos problemas por trás disso.”

Para ele, mesmo com as limitações, o estudo é muito promissor e vem se somar a outros que já demonstraram outras potencialidades. Por exemplo, em um outro trabalho, os algoritmos puderam prever o risco cardiovascular de uma pessoa a partir de imagens da retina. “A inteligência artificial tem descoberto muitas coisas que os oftalmologistas não faziam ideia sobre a retina.”

Grande desafio

Vale destacar que o diagnóstico do transtorno do espectro autista é ainda um grande desafio pelo grau de complexidade envolvido. Os sintomas relacionados variam muito e não há um único marcador bioquímico que determine a condição com precisão.

Daí o entusiasmo da comunidade científica em relação ao uso de algoritmos de inteligência artificial como ferramentas de diagnóstico.

Outro estudo publicado em julho na revista Scientific Reports baseou-se em dados de imagens cerebrais de 500 pessoas, sendo 242 com diagnóstico de autismo. Os pesquisadores abasteceram o algoritmo com esses mapas das redes cerebrais, e o sistema foi capaz de determinar quais alterações cerebrais estavam associadas ao autismo. A acurácia foi de 95%.

Exames

Por meio das imagens obtidas nos exames de ressonância magnética foi possível observar, por exemplo, alterações em determinadas regiões do córtex e associá-las a alguns comportamentos. Também nesse caso, a metodologia ainda está em desenvolvimento e poderá levar anos para ser adotada na prática clínica.

Segundo Francisco Rodrigue, um dos autores deste estudo e professor do Instituto de Ciências Matemáticas e da Computação da USP de São Paulo, o mapeamento do cérebro é um passo importante não só para a identificação do autismo como de outras condições.

Alzheimer

Pot fim, um outro estudo publicado pelo seu grupo em 2022 aplicou essa metodologia no caso do Alzheimer e também concluiu que é possível um diagnóstico preciso usando a inteligência artificial. Outros trabalhos já demonstraram que esses mapas cerebrais também podem ajudar na detecção da esquizofrenia.

“Quão semelhantes, em termos de alterações cerebrais, são a esquizofrenia e o Alzheimer? Se conseguirmos relacionar os transtornos, talvez possamos desenvolver novos medicamentos e tratamentos similares para diferentes condições, ou mesmo adaptar tratamentos de uma condição para outra. Ainda estamos longe desse resultado, mas o que está por vir é bastante promissor”, disse ele à revista Fapesp.

*Foto: Reprodução/br.freepik.com/fotos-gratis/close-up-de-menino-tocar-a-digital-tabuleta-tela-branco-escrivaninha_3735144