Um avanço significativo na detecção precoce do autismo foi relatado em um estudo recente publicado no JAMA Network Open. Pesquisadores desenvolveram um método inovador utilizando fotografias da retina de crianças e um algoritmo de inteligência artificial (IA) especializado em aprendizagem profunda. Este método promissor pode oferecer uma nova abordagem no diagnóstico do transtorno do espectro do autismo (TEA).
O estudo envolveu 958 crianças com uma idade média de 7,8 anos. Foram coletadas 1.890 imagens de retinas, com metade dos participantes já diagnosticados com TEA e a outra metade servindo como grupo controle, com a mesma distribuição de idade e sexo.
Para aprimorar o sistema de IA, 85% das imagens retinianas foram utilizadas, junto com informações detalhadas sobre a gravidade dos sintomas do autismo. Esses dados ajudaram a treinar o algoritmo para reconhecer padrões e indicadores associados ao TEA (transtorno do espectro autista).
Os 15% restantes das imagens foram reservados para testar a eficácia do algoritmo.
Os cientistas adotaram uma abordagem inovadora, analisando a parte posterior do olho, onde a retina e o nervo óptico se encontram. Esse método não invasivo, que utiliza iluminação por laser segura para os olhos, possibilita uma análise detalhada das condições neurológicas.
Os resultados do teste foram notáveis, com o algoritmo de IA alcançando uma precisão de 100% no diagnóstico de autismo infantil. Embora o estudo se concentrasse em crianças e adolescentes entre 4 e 18 anos, os pesquisadores acreditam que o método poderá ser aplicado em crianças ainda mais jovens em futuras pesquisas.
A relevância dessa descoberta é amplificada pela dificuldade de acesso a especialistas em psiquiatria infantil. A tecnologia de IA apresenta-se como uma ferramenta de triagem objetiva, oferecendo uma maneira eficaz de identificar precocemente o autismo. Com a prevalência estimada de autismo em cerca de 1 em cada 36 indivíduos, conforme relatado pelo Science Alert, a detecção precoce é crucial para ajudar os jovens a compreenderem melhor a si mesmos e a navegar no mundo.
Os pesquisadores estão otimistas com as possibilidades futuras, sugerindo que “as fotografias da retina podem se tornar um método viável para uma triagem objetiva do autismo e, possivelmente, para avaliar a gravidade dos sintomas”. Este estudo abre caminho para avanços significativos no campo do diagnóstico neurológico e no tratamento do TEA.
A conclusão publicada no JAMA Network no dia 31 de Dezembro de 2023:
“Este estudo diagnóstico examinou o potencial dos algoritmos de aprendizagem profunda para rastrear TEA e possivelmente a gravidade dos sintomas usando fotografias da retina. Nossos achados sugerem que a área do disco óptico é crucial para diferenciar indivíduos com TEA e DT. Embora estudos futuros sejam necessários para estabelecer a generalização, nosso estudo representa um passo notável no desenvolvimento de ferramentas objetivas de triagem para TEA, que podem ajudar a resolver questões urgentes, como a inacessibilidade de avaliações especializadas em psiquiatria infantil devido a recursos limitados.”
Autores correspondentes: Yu Rang Park, PhD, Departamento de Informática de Sistemas Biomédicos, Yonsei University College of Medicine, Yonsei-ro 50-1, Seodaemun-gu, Seul 03722, República da Coreia ( yurangpark@yuhs.ac ); Keun-Ah Cheon, MD, PhD, Departamento de Psiquiatria Infantil e Adolescente, Severance Hospital, Yonsei University College of Medicine, Yonsei-ro 50, Seodaemun-gu, Seul 03722, República da Coreia ( kacheon@yuhs.ac ).
Matéria/créditos: PetaPixel e JAMA Network
Redação Latitude
