A inteligência artificial está cada vez mais presente na saúde! Recentemente, pesquisadores coreanos desenvolveram uma ferramenta de IA que é capaz de diagnosticar o autismo infantil com uma alta taxa de precisão.
O autismo é um transtorno do desenvolvimento que afeta a comunicação, a interação social e o comportamento de cerca de 1% da população mundial. O diagnóstico do autismo é um desafio, pois não há um teste biológico que possa identificar a condição. E, os sintomas variam muito de pessoa para pessoa. Além disso, o diagnóstico é geralmente feito por meio de avaliações clínicas e observacionais, que podem ser demoradas, caras e subjetivas.
Por isso, muitas crianças com autismo não recebem o diagnóstico precoce e o tratamento adequado, o que pode comprometer o seu desenvolvimento e a sua qualidade de vida. Segundo a Organização Mundial da Saúde (OMS), a maioria das crianças com autismo recebem o diagnóstico após os 4 anos de idade, mas os sinais são perceptíveis antes dos 2 anos.
Nesse contexto, a inteligência artificial (IA) surge como uma ferramenta promissora para auxiliar no diagnóstico do autismo infantil. A IA é uma tecnologia que permite que máquinas aprendam com dados e reconheçam padrões que podem ser úteis para a saúde humana. Por exemplo, a IA pode ajudar a detectar sinais de autismo que humanos não podem enxergar, como alterações na retina, na frequência cardíaca, na respiração, no movimento ou na composição química da respiração. A IA também pode analisar imagens médicas, como raios-X, tomografias ou ressonâncias, e identificar anomalias que podem indicar autismo, como diferenças no tamanho e na espessura do disco óptico, que é a área onde o nervo óptico se conecta à retina.
Como a inteligência artificial pode diagnosticar o autismo infantil?
Existem vários métodos que usam a IA para diagnosticar o autismo infantil, tanto em imagens médicas quanto em outras fontes de dados. Aqui estão alguns deles:
Análise de imagem de retina:
Esse método usa uma câmera especial para tirar fotos da retina das crianças, que é a parte do olho que forma as imagens, e um algoritmo de inteligência artificial para analisar essas fotos e detectar diferenças no disco óptico, que é a área onde o nervo óptico se conecta à retina. O disco óptico é responsável por transmitir os sinais visuais do olho para o cérebro, e pode variar de tamanho e espessura em crianças com autismo. Esse método foi desenvolvido por pesquisadores da Universidade Nacional de Seul, na Coreia do Sul, e conseguiu diagnosticar o autismo com 100% de precisão, comparado a um diagnóstico clínico feito por especialistas.
Para treinar o algoritmo de IA, os cientistas usaram fotos de retinas de 2.000 crianças e combinaram o banco de imagens com os resultados dos testes de sintomas de autismo.
Análise de expressão facial:
Esse método usa uma câmera para captar as expressões faciais das crianças, e um algoritmo de IA para reconhecer as emoções que elas demonstram. As crianças com autismo tendem a ter dificuldades para expressar e interpretar as emoções, e podem apresentar expressões faciais atípicas, como sorrisos forçados, olhares desviados ou ausência de reação. Esse método foi desenvolvido por pesquisadores da Universidade de Stanford, nos Estados Unidos, e conseguiu identificar crianças com autismo com 94% de precisão, usando apenas um vídeo de 3 minutos.
Análise de voz e linguagem:
Esse método usa um microfone para gravar a voz e a linguagem das crianças, e um algoritmo de IA para analisar o conteúdo e a forma como elas se comunicam. As crianças com autismo podem ter dificuldades para se expressar verbalmente, e podem apresentar características como atraso na fala, repetição de palavras ou frases, uso de pronomes incorretos, tom de voz monótono ou incomum, ou falta de coerência no discurso. Esse método foi desenvolvido por pesquisadores da Universidade de Cambridge, no Reino Unido, e conseguiu distinguir crianças com autismo de crianças sem autismo com 85% de precisão, usando apenas uma gravação de 10 segundos.
Vantagens e desafios da inteligência artificial no diagnóstico do autismo infantil
A IA no diagnóstico do autismo infantil tem o potencial de trazer benefícios significativos para as crianças, os pais, os médicos e o sistema de saúde, como:
Vantagens:
- Aumentar a precisão e a confiabilidade do diagnóstico, reduzindo os erros humanos e os vieses subjetivos.
- Reduzir o tempo e o custo do diagnóstico, tornando-o mais acessível e disponível para mais pessoas.
- Facilitar o rastreamento precoce do autismo. Assim permitindo que as crianças recebam o tratamento adequado o mais cedo possível. Isso o que pode, de fato, melhorar o seu prognóstico e a sua qualidade de vida.
- Contribuir para a compreensão das causas, dos fatores de risco, dos biomarcadores e das intervenções mais eficazes para o autismo. Dessa forma, gerando novos conhecimentos e avanços científicos.
Desafios:
- Garantir a qualidade e a segurança dos dados. Isto é, protegendo a privacidade e a confidencialidade das crianças e dos pais, e evitando o uso indevido ou malicioso da IA.
- Respeitar a ética e a regulamentação, seguindo os princípios e as normas que orientam a pesquisa e a prática médica. E, assim, garantindo o consentimento informado e a participação voluntária das crianças e dos pais.
- Promover a aceitação e a confiança dos usuários. Ou seja, esclarecendo as dúvidas e os receios que possam surgir sobre a aplicação e a interpretação da IA no diagnóstico do autismo. Além de oferecer suporte e orientação adequados.
- Integrar a IA com as outras ferramentas de diagnóstico, complementando e não substituindo as avaliações clínicas e observacionais. Assim, fornecendo uma visão mais holística e personalizada do autismo.
Inteligência artificial em última análise…
Decerto, a IA pode diagnosticar o autismo infantil de forma rápida, barata, não invasiva e muito precisa, usando imagens médicas ou outras fontes de dados. Essa é uma ferramenta promissora que pode ajudar a identificar o autismo em crianças desde cedo, e também a avaliar a gravidade dos sintomas. Isso pode facilitar o acesso ao tratamento adequado e melhorar a qualidade de vida das crianças e suas famílias.
No entanto, a IA no diagnóstico do autismo infantil também enfrenta alguns desafios e limitações. Com a superação deles, será possível garantir a qualidade, a segurança, a ética e a confiança dos usuários. Além disso, a IA não é uma solução definitiva, mas uma ferramenta complementar. Ou seja, que deve se integrar com as outras ferramentas de diagnóstico, sendo validada e atualizada constantemente.
Sobretudo, a IA no diagnóstico do autismo infantil é uma área de pesquisa em constante evolução. Portanto, podemos esperar avanços ainda maiores na detecção precoce e na melhoria dos resultados clínicos no futuro.
