Inteligência Artificial diagnostica autismo infantil com 100% de precisão usando apenas imagem do olho do paciente
Os avanços recentes na inteligência artificial (IA) com aprendizado profundo de comportamentos humanos indicam que essa tecnologia pode ser usada para detectar o autismo e avaliar a gravidade da condição, necessitando apenas de uma fotografia da retina do sujeito. Estudos anteriores já haviam mostrado uma relação entre mudanças nas nervuras da retina e alterações na estrutura cerebral, associando-as ao Transtorno do Espectro Autista (TEA). Essas descobertas fortalecem a noção de que os olhos são, de fato, uma janela para o cérebro, devido à interconexão do sistema nervoso central.
Pesquisadores afirmam que “indivíduos com TEA apresentam alterações estruturais na retina que podem refletir mudanças cerebrais, incluindo anormalidades no caminho visual, originadas de conexões embrionárias e anatômicas.” Eles exploraram a possibilidade de algoritmos de aprendizado profundo auxiliarem na triagem objetiva para TEA e na avaliação da severidade dos sintomas usando fotos da retina.
Neste contexto, uma equipe da Universidade de Medicina de Yonsei, na República da Coreia, testou se a IA poderia identificar padrões de TEA em imagens retinianas. Após treinar o modelo de IA com imagens indicativas da presença ou ausência de autismo, a IA analisou as retinas de 958 crianças e adolescentes, com média de idade de 7,8 anos, metade das quais diagnosticadas com autismo. O sistema alcançou uma pontuação perfeita na identificação dos indivíduos com autismo.
Entretanto, a IA foi menos precisa ao prever a gravidade dos sintomas através das fotos da retina, com precisão variando entre 48 e 66%. Ainda assim, esse método oferece um grande potencial para avaliações mais rápidas e precoces para jovens. Os pesquisadores focaram em dados de treinamento de crianças e adolescentes entre 4 e 18 anos, mas acreditam na eficácia do método também para crianças mais novas, o que será explorado em futuros estudos.
Os pesquisadores notaram que “alterações retinianas em indivíduos com TEA podem se manifestar mesmo antes da maturação completa da retina.” Em um estudo anterior, foi possível relacionar a resposta da retina à luz com casos de Transtorno de Déficit de Atenção com Hiperatividade (TDAH) e TEA, demonstrando como os olhos podem espelhar a atividade cerebral de um indivíduo.
Aproximadamente um em cada 36 indivíduos é considerado autista, baseando-se na prevalência entre crianças de oito anos. Conhecer o diagnóstico o quanto antes pode fazer uma diferença significativa na compreensão dos jovens sobre si mesmos e em seu desenvolvimento.
Os pesquisadores concluem que “fotografias retinianas podem ser uma candidata viável para um método objetivo de triagem para autismo e possivelmente para avaliar a gravidade dos sintomas.” Isso ressalta a importância da IA como ferramenta revolucionária na medicina, especialmente na detecção e avaliação de condições neurológicas como o TEA. A habilidade de usar imagens retinianas para diagnosticar o autismo e estimar a gravidade dos sintomas é um avanço considerável, prometendo mudanças significativas na maneira como o autismo é identificado e gerenciado. Simultaneamente, esse método representa um avanço no uso de biomarcadores visuais para diagnóstico de condições neurológicas, abrindo caminho para diagnósticos mais rápidos, acessíveis e menos invasivos. [Science Alert / New Atlas]
