Cientistas da Universidade Yonsei, na Coreia do Sul, obtiveram um importante avanço na área de detecção do Transtorno do Espectro do Autismo (TEA). Utilizando um algoritmo de Inteligência Artificial (IA), eles desenvolveram um método para diagnosticar o autismo em crianças com uma precisão de 100%, com base apenas em fotos de suas retinas.
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A utilização da retina em particular está relacionada ao fato de que ela está localizada no fundo do olho e é conectada ao cérebro pelo disco óptico. Portanto, ela pode fornecer informações esclarecedoras sobre condições neurológicas.
Saiba um pouco mais sobre essa pesquisa importante, sua metodologia e suas conclusões.
A metodologia
O estudo envolveu 958 crianças, sendo metade com diagnóstico de TEA e a outra metade considerada neurotípica. Os grupos tinham uma média de idade de 7,8 anos.
Foram então tiradas 1.890 fotos das retinas, abrangendo ambos os grupos. A IA foi treinada com 85% dessas imagens, utilizando dados de gravidade e diagnóstico do TEA com informações complementares.
Mas por que não treinar com todas as imagens? A resposta é simples, enquanto a maioria foi utilizada para treinar o algoritmo, o restante (15%) foi usado para testar a IA desenvolvida após o término do treinamento.
O resultado foi extremamente positivo. Mesmo ao remover 95% das partes menos relevantes das imagens, nas quais o nervo óptico não era visível, a IA conseguiu identificar corretamente a presença do autismo com uma precisão de 100%.
Limitações e possibilidades futuras
Apesar da alta precisão na detecção do TEA, a precisão na avaliação da gravidade dos sintomas foi menor, com uma média de 0,74, o que é considerado apenas “aceitável”. Além disso, como a pesquisa foi realizada em crianças a partir dos 4 anos, não é possível afirmar se o método seria eficaz para detecção em crianças mais jovens, portanto, são necessárias avaliações nesse grupo.
Como um complicador no diagnóstico de crianças mais jovens utilizando essa técnica, tem-se que a retina humana cresce até cerca de quatro anos de idade. Portanto, encontrar padrões tende a ser mais complexo.
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Outras linhas de pesquisa: Ressonância Magnética e EEG
Paralelamente, pesquisadores, incluindo brasileiros, estão trabalhando em outros métodos baseados em IA para diagnosticar o autismo. Utilizando ressonância magnética (MRI) e eletroencefalograma (EEG), eles coletaram imagens cerebrais de 500 pessoas, incluindo 242 com algum nível de TEA.
Ao comparar essas imagens, eles conseguiram identificar alterações cerebrais associadas ao autismo com uma precisão superior a 95%.
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