Inteligência Artificial contribui para a identificação precoce do diagnóstico do trantorno do espectro autista

O avanço constante da tecnologia e da informatização na rotina diária tem desempenhado um papel de grande importância em várias esferas da vida, inclusive no âmbito profissional, especialmente ao oferecer um sistema especializado para profissionais da saúde no diagnóstico de deficiências, síndromes e transtornos, como o Espectro Autista (TEA).

A Inteligência Artificial (IA) é reconhecida como o campo da ciência da computação que se dedica ao desenvolvimento de máquinas e computadores com a capacidade de replicar a inteligência humana. Conforme destacado no artigo “Estudos Interdisciplinares em Saúde e Educação nos Distúrbios do Desenvolvimento”, a utilização adequada da IA na área médica pode desempenhar um papel positivo, auxiliando na tomada de decisões e, consequentemente, reduzindo as falhas nos diagnósticos. Além disso, a IA pode contribuir para a identificação precoce de diagnósticos, antes que atinjam estágios avançados.

A IA demonstra sua capacidade ao processar bilhões de informações e convertê-las em dados estruturados, proporcionando métodos e soluções para o diagnóstico do TEA. O processo tradicional de diagnóstico envolve avaliações comportamentais e questionários, muitas vezes demandando tempo e investimento. Isso resulta em atrasos nos diagnósticos, como evidenciado nos Estados Unidos, onde quase 30% das crianças só recebem confirmação diagnóstica aos oito anos, retardando intervenções e tratamentos. 

Diante desse cenário, alguns autores propõem a integração da IA para acelerar tais processos. O artigo destaca centros de pesquisa, como o Center for Biomedical Informatics da Escola de Medicina da Universidade de Harvard, em Boston (EUA), que tem explorado essa abordagem. Um dos métodos utilizados pelos pesquisadores foi através do acesso de dados comportamentais de pacientes diagnosticados com TEA, os quais utilizaram o instrumento ADI-R, composto por 93 questões, que codifica as respostas em três domínios de comportamento de acordo com a classificação do espectro. A análise incluiu amostras de pacientes com idades entre 5 e 17 anos, divididas entre casos positivos e controles, que são os pacientes com baixo risco diagnóstico.

Após uma série de análises, os resultados chegaram a 99,9% de precisão, além de identificar 891 casos positivos, em comparação com 75 no grupo de controle, evidenciando o potencial impacto positivo da inteligência artificial no diagnóstico eficiente do Transtorno do Espectro Autista (TEA). A significância dos resultados obtidos reside na capacidade da IA em estabelecer diagnósticos precisos. Os autores concluíram que este estudo representa uma primeira abordagem para simplificar o método diagnóstico, sugerindo a utilização da inteligência artificial como uma ferramenta valiosa. Além disso, destacaram seu papel como um recurso que contribui para a agilidade do processo diagnóstico, abrindo caminho para o desenvolvimento de aplicativos de triagem mais avançados.