Estudiosos da Universidade de Medicina da Yonsei, localizada na Coreia do Sul, criaram uma técnica inovadora para identificar o Transtorno do Espectro Autista e avaliar a intensidade dos sinais em infantes. Essa abordagem utiliza fotografias retinianas analisadas por uma sofisticada IA. Este avanço representa um marco significativo na detecção precoce e precisa do autismo, abrindo novas possibilidades para tratamentos personalizados. Além disso, o método proporciona uma ferramenta não invasiva e eficiente, contribuindo para um diagnóstico mais ágil e menos estressante para as crianças e suas famílias. A combinação de tecnologia de ponta e pesquisa médica nessa descoberta destaca o potencial da IA como um aliado fundamental no campo da saúde infantil.
A pesquisa, divulgada na prestigiada revista JAMA Network Open e resumida pelo News Atlas, revelou descobertas importantes sobre a conexão entre a retina e o cérebro. O disco óptico, onde a retina e o nervo óptico se encontram, atua como uma extensão do sistema nervoso central e é considerado uma espécie de “portal para o cérebro”. Os cientistas têm explorado métodos não invasivos para examinar essa região ocular, buscando insights valiosos sobre o funcionamento cerebral. A equipe de pesquisa analisou 958 indivíduos, com uma idade média de 7,8 anos, capturando um total de 1.890 imagens retinianas. Destes participantes, metade já havia recebido um diagnóstico de Transtorno do Espectro Autista (TEA), enquanto a outra metade compunha um grupo de controle, pareado por idade e sexo.
Utilizando um avançado algoritmo de aprendizado profundo, 85% das imagens retinianas coletadas foram empregadas para treinamento, visando estabelecer parâmetros de intensidade dos sintomas para desenvolver modelos eficientes no rastreamento do Transtorno do Espectro Autista. Para validação e testes, os 15% restantes das imagens foram cuidadosamente separados. A severidade dos sintomas do TEA foi mensurada utilizando critérios da Escala de Observação para o Diagnóstico do Autismo em sua segunda versão (ADOS-2) e da Escala de Responsividade Social, também em sua segunda edição (SRS-2). Notavelmente, os achados se mostraram mais precisos e eficazes quando comparados aos métodos anteriores.
Na análise do conjunto de imagens para detectar o Transtorno do Espectro Autista, os especialistas empregaram uma inteligência artificial avançada que, por meio da técnica da curva ROC, conseguiu distinguir as crianças diagnosticadas com TEA. Esta metodologia mede a capacidade do modelo em separar corretamente os casos, variando sua eficácia numa escala de 0 a 1, onde 0 indica total imprecisão e 1 representa precisão completa. Surpreendentemente, o modelo alcançou um AUROC perfeito de 1,0 no teste para TEA dentro do grupo estudado.
Os indivíduos envolvidos na pesquisa eram todos maiores de quatro anos. A partir dos resultados obtidos, os cientistas indicam que o modelo fundamentado em inteligência artificial tem potencial para ser aplicado como um meio de triagem imparcial a partir desta faixa etária. Considerando que o desenvolvimento da retina em bebês prossegue até completarem quatro anos, atualmente não existem evidências que suportem a aplicação deste método em crianças mais jovens.
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