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A IA pode ajudar a prever quais crianças pequenas são mais propensas a desenvolver autismo, aponta um estudo recente. A IA busca padrões nos dados médicos que podem ser facilmente obtidos de crianças de 2 anos ou menos, sem a necessidade de avaliações extensivas ou testes clínicos, informaram os pesquisadores.
O programa “AutMedAI” conseguiu identificar cerca de 80% das crianças com autismo, quando avaliado com dados de um grupo de 12.000 crianças, relataram os pesquisadores na edição de 19 de agosto da revista JAMA Network Open.
Em particular, a idade da primeira sorriso de uma criança, sua primeira frase curta e a presença de dificuldades para comer previram fortemente o autismo, destacaram os pesquisadores.
“Com uma precisão de quase 80% para crianças menores de 2 anos, esperamos que seja uma ferramenta valiosa para o cuidado com a saúde”, afirmou a pesquisadora principal, Kristiina Tammimies, professora associada do Departamento de Saúde da Mulher e da Criança do Instituto Karolinska, na Suécia.
A IA também mostrou bons resultados na identificação de crianças que enfrentarão problemas mais amplos na comunicação social, na capacidade cognitiva e no atraso no desenvolvimento, disseram os pesquisadores.
No estudo, os pesquisadores treinaram quatro programas distintos de IA para buscar o autismo utilizando dados de cerca de 30.000 pessoas com e sem transtorno do espectro autista. O programa AutMedAI acabou sendo o melhor dos quatro nas avaliações de acompanhamento.
“Os resultados do estudo são significativos porque mostram que é possível identificar os indivíduos que provavelmente têm autismo a partir de informações relativamente limitadas e facilmente disponíveis”, afirmou o pesquisador principal, Shyam Rajagopalan, pesquisador afiliado ao Instituto Karolinska e professor assistente do Instituto de Bioinformática e Tecnologia Aplicada da Índia.
O diagnóstico precoce do autismo é importante porque, quanto mais cedo as crianças receberem terapias e intervenções eficazes para sua condição, melhores serão seus resultados, apontaram os pesquisadores.
“Isso pode mudar drasticamente as condições para o diagnóstico e as intervenções precoces, e, em última análise, melhorar a qualidade de vida de muitos indivíduos e suas famílias”, destacou Rajagopalan em um comunicado de imprensa do Karolinska.
Os pesquisadores agora estão trabalhando para aprimorar ainda mais o programa de IA, incluindo a possível adição de informações genéticas aos parâmetros considerados.
“Para garantir que o modelo seja suficientemente confiável para ser implementado em contextos clínicos, é necessário um trabalho rigoroso e uma validação cuidadosa”, disse Tammimies. “Quero enfatizar que nosso objetivo é que o modelo se torne uma ferramenta valiosa para o cuidado com a saúde, e não pretende substituir uma avaliação clínica do autismo.”
Fonte: Instituto Karolinska, comunicado de imprensa, 19 de agosto de 2024
