IA pode detectar autismo com precisão na primeira infância

Pesquisadores da Universidade de Louisville dizem que desenvolveram um sistema de inteligência artificial (IA) com um registro quase perfeito de diagnóstico de autismo em crianças pequenas.

Usando exames especializados de ressonância magnética do cérebro, a ferramenta diagnosticou crianças com 98,5% de precisão, de acordo com resultados programados para apresentação em Chicago na próxima semana, em uma reunião da Sociedade Radiológica da América do Norte (RSNA).

A pesquisa apresentada em reuniões é normalmente considerada preliminar até ser publicada em um periódico revisado por pares.

“Nosso algoritmo é treinado para identificar áreas de desvio para diagnosticar se alguém é autista ou neurotípico”, disse Mohamed Khudri, pesquisador visitante que fez parte da equipe que desenvolveu o sistema. disse em um comunicado à imprensa da RSNA.

O sistema de IA depende de DT-MRI, uma técnica especial que detecta como a água viaja pelo cérebro ao longo do que é conhecido como “trilhas de substância branca”.

O sistema de IA isola imagens de exames DT-MRI e analisa marcadores que revelam o nível de conectividade entre áreas do cérebro. Um algoritmo de aprendizado de máquina compara padrões nos cérebros de crianças com autismo com aqueles de cérebros normalmente desenvolvidos.

“O autismo é principalmente uma doença de conexões inadequadas dentro do cérebro”, disse o co-autor Dr. Gregory Barnes, professor de neurologia e diretor do Norton Children's Autism Center em Louisville, no comunicado à imprensa. “A DT-MRI captura essas conexões anormais que levam aos sintomas que as crianças com autismo costumam apresentar, como comunicação social prejudicada e comportamentos repetitivos”.

Os pesquisadores testaram seu método com 226 crianças entre 24 e 48 meses de idade do Autism Brain Imaging Data Exchange-II. Desses, 100 estavam se desenvolvendo normalmente; 126 foram afetados pelo autismo.

A abordagem da IA foi 97% precisa na detecção de casos reais de autismo (evitando relatos de falsos positivos) e 98% precisa na identificação de crianças que não tinham autismo. A precisão geral foi de 98,5%, concluiu a equipe.

“Nossa abordagem é um novo avanço que permite a detecção precoce do autismo em crianças menores de dois anos de idade”, disse Khudri.

“Acreditamos que a intervenção terapêutica antes dos três anos de idade pode levar a melhores resultados, incluindo o potencial para indivíduos com autismo alcançarem maior independência e QI mais elevados”.

Menos da metade das crianças com autismo receberam uma avaliação de desenvolvimento aos 3 anos de idade, de acordo com o novo relatório dos Centros de Controle e Prevenção de Doenças dos EUA, e 30% daquelas que atendem aos critérios para autismo não foram diagnosticadas aos 8 anos.

Os investigadores citaram várias razões para o atraso no diagnóstico, incluindo a falta de recursos nos centros de testes. Khudri disse que o sistema de IA pode ajudar a acelerar o processo.

Produz um relatório detalhando quais vias cerebrais são afetadas, o provável impacto na função e uma pontuação de gravidade que pode ser usada para orientar a intervenção.

“A ideia por trás da intervenção precoce é aproveitar a plasticidade cerebral, ou a capacidade do cérebro de normalizar a função com terapia”, disse Barnes.

Os pesquisadores estão buscando autorização para o software de IA da Food and Drug Administration dos EUA.

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Escrito por: Carole Tanzer Miller