Cientistas da Faculdade de Medicina da Universidade Yon-Sei, localizada na Coreia do Sul, apresentaram uma inovadora abordagem no diagnóstico do transtorno do espectro autista (TEA) utilizando imagens da retina, processadas por um algoritmo de inteligência artificial (IA). Este método alcança uma notável precisão de 100% na identificação do TEA e na avaliação da intensidade dos sintomas em crianças. A retina e o nervo óptico, considerados extensões do sistema nervoso central, oferecem uma perspectiva não invasiva para compreender as condições cerebrais.
A pesquisa, detalhada na revista científica JAMA Network Open, envolveu 958 participantes com idade média de 7 anos. Durante o estudo, as retinas foram fotografadas, gerando um total de 1.890 imagens. Metade dos participantes apresentava TEA, enquanto a outra metade consistia em crianças controle com desenvolvimento típico, pareadas por idade e sexo.
A avaliação da gravidade dos sintomas de TEA foi conduzida por meio das pontuações obtidas no Cronograma de Observação de Diagnóstico de Autismo Segunda Edição (ADOS-2) e na Escala de Responsividade Social Segunda Edição (SRS-2). Um algoritmo de aprendizagem profunda foi treinado com 85% das imagens e pontuações dos testes, sendo os 15% restantes utilizados para validação.
Os resultados destacaram uma notável precisão de 100% na identificação do TEA, embora o método tenha apresentado menor eficácia na previsão da intensidade dos sintomas. Apesar dessa limitação, os pesquisadores acreditam que essa ferramenta detém um enorme potencial para proporcionar avaliações precoces, reduzindo significativamente o tempo de espera por diagnósticos. Essa descoberta representa um avanço significativo no campo da detecção precoce de transtornos do espectro autista, sinalizando a possibilidade de intervenções mais oportunas e eficazes.
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Destaques Psicologias do Brasil, com informações do Jornal Opção.
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