O autismo é um transtorno com diferentes graus e cada um deles possui uma complexidade específica para o diagnóstico. No geral, a identificação é feita por meio da observação dos comportamentos do paciente e de entrevistas com os pais ou cuidadores.
Pesquisadores da USP, entretanto, estão treinando uma ferramenta de inteligência artificial para facilitar esse processo. Os cientistas criaram um algoritmo a partir de 500 imagens cerebrais de ressonância magnética. Na amostra, havia 242 imagens de pessoas que estão no espectro autista. A ferramenta aponta a possibilidade de autismo ao comparar com os padrões identificados na etapa anterior.
“Comparando mapas de pessoas com ou sem o transtorno do espectro autista, descobrimos que seria possível fazer um diagnóstico usando essa metodologia com uma alta precisão”, diz o professor do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC-USP), Francisco Rodrigues, um dos autores do estudo, ao site da Fapesp.
Especificidades no cérebro com autismo
A partir dos exemplos aprendidos, o sistema foi capaz de determinar quais alterações cerebrais estavam associadas ao autismo com uma precisão superior a 95% de acertos no diagnóstico. A inovação dos pesquisadores brasileiros foi deixar que a inteligência artificial aprendesse marcadores múltiplos da atividade cerebral em vez de apontar os parâmetros a se buscar, como havia sido feito em estudos anteriores.
Segundo o artigo publicado pelos pesquisadores na revista Scientific Reports em maio, as imagens obtidas nos exames de ressonância magnética apresentam alterações em determinadas regiões do córtex de pessoas com autismo.
“Hoje se sabe, por exemplo, que circuitos cerebrais alterados em pacientes com autismo podem estar relacionados a determinados comportamentos característicos. No entanto, a maioria dos estudos anatômicos mostra que as alterações são pouco visíveis em casos mais leves e nosso trabalho avança na busca de um melhor entendimento dessa neurodivergência”, explica o professor.
A ferramenta ainda está em desenvolvimento e precisa ser aprimorada. No futuro, a tecnologia pode ser utilizada para auxiliar especialistas, principalmente nos casos em que houver dúvidas quanto ao diagnóstico do paciente.
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