Estudo propõe uso de inteligência artificial em diagnóstico de autismo

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.

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 #IA 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.