Uma pesquisa conduzida na Universidade de Louisville, nos Estados Unidos, indica que um novo sistema de inteligência artificial tem o potencial de diagnosticar o autismo em crianças muito mais precocemente. O sistema, que analisa ressonâncias magnéticas especializadas do cérebro, obteve uma precisão de 98,5% ao diagnosticar com precisão crianças entre 24 e 48 meses de idade com autismo.

O sistema de IA opera isolando imagens de tecido cerebral das varreduras DT-MRI e extrai marcadores de imagem que indicam o nível de conectividade entre diferentes regiões cerebrais. Utilizando um algoritmo de aprendizado de máquina, são comparados os padrões de marcadores nos cérebros de crianças com autismo em relação aos cérebros normalmente desenvolvidos.

Os pesquisadores explicam que o autismo é predominantemente causado por conexões inadequadas dentro do cérebro, e a DT-MRI captura essas conexões anormais que resultam nos sintomas frequentemente apresentados por crianças com autismo, como dificuldades na comunicação social e comportamentos repetitivos. A metodologia foi aplicada às varreduras cerebrais DT-MRI de 226 crianças, com idades entre 24 e 48 meses, do Autism Brain Imaging Data Exchange-II. O conjunto de dados incluiu exames de 126 crianças com autismo e 100 crianças com desenvolvimento normal.

Os pesquisadores destacam que intervenções terapêuticas antes dos três anos de idade podem levar a resultados melhores, incluindo o potencial para que indivíduos com autismo alcancem maior independência e QI mais elevado. Os autores da pesquisa sugerem que uma avaliação inicial do autismo poderia ser conduzida pelo sistema de IA, seguida por uma sessão abreviada com um psicólogo para confirmar os resultados e orientar os pais sobre os próximos passos.

Fonte: Biomedicines. DOI: 10.3390/biomedicines11071858.