Pesquisa da USP sugere aplicação de inteligência artificial no diagnóstico do autismo

Pesquisadores do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC - USP), localizado em São Carlos (SP), estão conduzindo uma pesquisa com o objetivo de diagnosticar o Transtorno do Espectro Autista (TEA) por meio da inteligência artificial.

Atualmente, o diagnóstico do autismo é um desafio complexo devido à diversidade de sintomas apresentados e à ausência de um marcador biológico específico para determinar o quadro com precisão.

Nessa pesquisa, a equipe está desenvolvendo uma metodologia de diagnóstico baseada em inteligência artificial, que se apoia em dados das redes cerebrais coletados por exames de ressonâncias e eletroencefalogramas. Esses exames registram graficamente as correntes elétricas emitidas pelo cérebro.

Com os dados obtidos, os pesquisadores criam "mapas" que diferenciam pessoas sem TEA daquelas que possuem o transtorno clínico. O estudo envolveu 500 participantes, dos quais 242 são portadores do TEA.

Os algoritmos de inteligência artificial são então alimentados com esses "mapas" e conseguem identificar as principais alterações cerebrais associadas ao autismo com uma precisão de 95%.

Essa abordagem promissora pode representar um avanço significativo no diagnóstico do Transtorno do Espectro Autista, tornando-o mais preciso e acessível. No futuro, poderia auxiliar na identificação precoce do TEA, possibilitando um tratamento mais adequado e eficiente para as pessoas afetadas por essa condição.