Pesquisadores do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC – USP), localizado em São Carlos, São Paulo, estão conduzindo um estudo para diagnosticar o Transtorno do Espectro Autista (TEA) utilizando inteligência artificial.
A inteligência artificial utiliza dados obtidos a partir das redes acústicas, que são coletados por meio de exames como ressonâncias magnéticas e eletroencefalogramas. Esses exames registram graficamente as correntes elétricas internas pelo cérebro, permitindo que a inteligência artificial analise e processe esses dados para compreender padrões e características específicas das atividades aéreas.
Os dados obtidos são empregados para criar “mapas” que apresentam diferenças entre indivíduos sem o Transtorno do Espectro Autista (TEA) e aqueles que têm o diagnóstico clínico desta condição. O estudo envolveu a participação de um total de 500 pessoas, sendo 242 delas portadoras do TEA. Por meio dessa análise detalhada dos “mapas” cerebrais, os pesquisadores buscam identificar padrões específicos associados ao TEA, o que pode ajudar a aprimorar o diagnóstico e a compreensão dessa complexa condição neurológica.
O diagnóstico do autismo continua sendo difícil, principalmente devido à sua complexidade. Os sintomas do Transtorno do Espectro Autista (TEA) podem variar significativamente de uma pessoa para outra, tornando difícil a identificação de um “marcador” específico no organismo que determina o quadro com precisão.
Para realizar um diagnóstico preciso do Transtorno do Espectro Autista (TEA), é necessário contar com a avaliação de profissionais especializados em diversas áreas. Segundo o Centro de Controle e Prevenção de Doenças (CCPD) dos Estados Unidos, a prevalência do TEA é estimada em uma a cada 36 pessoas.
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