Pesquisadores afirmam que a inteligência artificial (IA) pode ajudar especialistas a identificar crianças pequenas que possam ser autistas, após desenvolverem um sistema de triagem com cerca de 80% de precisão para crianças com menos de dois anos.
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Os pesquisadores dizem que sua abordagem, baseada em um tipo de inteligência artificial chamada aprendizado de máquina, pode trazer benefícios.
A Dra. Kristiina Tammimies, coautora do estudo do Instituto Karolinska, na Suécia, disse: “Usando o modelo de IA, é possível utilizar informações disponíveis e identificar mais cedo indivíduos com maior probabilidade de autismo, para que possam receber diagnóstico e ajuda mais precoces”.
No entanto, ela acrescentou: “Quero enfatizar que o algoritmo não pode diagnosticar autismo, pois isso ainda deve ser feito com métodos clínicos padrão”.
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Esta não é a primeira vez que pesquisadores tentam utilizar a inteligência artificial para triagem de autismo. Em outros estudos, cientistas já usaram essa tecnologia em conjunto com exames de retina de crianças.
Em artigo publicado na revista Jama Network Open, Tammimies e colegas relatam como utilizaram dados de uma iniciativa de pesquisa norte-americana chamada Spark, que inclui informações de 15.330 crianças com diagnóstico de autismo e 15.330 sem o diagnóstico.
A equipe descreveu como se concentrou em 28 medidas que poderiam ser facilmente obtidas antes dos 24 meses de idade, com base em informações relatadas pelos pais em questionários médicos e de antecedentes, como idade do primeiro sorriso.
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Em seguida, eles criaram modelos de aprendizado de máquina que buscavam diferentes padrões em combinações dessas características entre crianças autistas e não autistas.
Após usar os dados para construir, ajustar e testar quatro modelos diferentes, a equipe escolheu o mais promissor e o testou em um conjunto adicional de dados de 11.936 participantes para os quais estavam disponíveis dados sobre as mesmas características. No total, 10.476 desses participantes tinham diagnóstico de autismo.
Os resultados revelam que, no geral, o modelo identificou corretamente 9.417 (78,9%) participantes com ou sem transtorno do espectro autista, com precisão de 78,5% para crianças de até dois anos, 84,2% para crianças de dois a quatro anos e 79,2% para crianças de quatro a 10 anos.
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Um teste adicional usando outro conjunto de dados que incluía 2.854 indivíduos autistas revelou que o modelo identificou corretamente 68% com esse diagnóstico.
Tammimies disse: “Este conjunto de dados era outra coorte de pesquisa com famílias com apenas uma criança autista e alguns dos parâmetros estavam faltando, portanto o desempenho foi um pouco mais baixo, mostrando que precisamos fazer mais desenvolvimento”.
Os pesquisadores disseram que as medidas que pareceram ser mais significativas em geral nas previsões do modelo incluíram problemas com alimentação, idade do primeiro construção de frases mais longas, idade para alcançar o treinamento no vaso sanitário e idade do primeiro sorriso.
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A equipe acrescentou que uma análise adicional, comparando participantes que o modelo identificou corretamente como autistas e aqueles incorretamente identificados como não autistas, sugeriu que o modelo tendia a identificar autismo em indivíduos com sintomas mais graves e problemas de desenvolvimento mais gerais.
No entanto, alguns especialistas alertaram para a cautela, observando que a capacidade do modelo de identificar corretamente pessoas não autistas era de apenas 80%, o que significa que 20% teriam sido erroneamente sinalizados como possivelmente autistas. Eles também observaram que pressionar por um diagnóstico precoce poderia ser problemático.
A professora Ginny Russell, da Universidade de Exeter, disse que isso ocorre porque é difícil dizer quais crianças pequenas podem ter um comprometimento muito sério e quem “recuperaria” apesar de um início lento.
“Minha recomendação é que antes dos dois anos seja cedo demais para começar a aplicar rótulos psiquiátricos com base em alguns sinais como comportamento alimentar”, disse ela.
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