Professor da USP cria ferramenta que ajuda no diagnóstico de autismo

Um professor da Universidade de São Paulo (USP) criou uma ferramenta com inteligência artificial (IA) capaz de ajudar no diagnóstico do autismo. Ele, que é autista, recebeu o diagnóstico na vida adulta.
André de Carvalho, diretor do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC), uniu a experiência que tem em IA, e a própria condição de vida. Depois de uma conversa com a filha, então estudante de psicologia, e avaliação especial, ele descobriu estar no espectro.
Inspirado, André, em parceria com a psiquiatra Paula Brentani, do Hospital das Clínicas de São Paulo, pensou em múltiplas abordagens para identificar sinais do TEA. Uma delas é a análise de sinais cerebrais!
Como funciona
A tecnologia desenvolvida, a partir de IA, ajuda a reconhecer padrões faciais, análise de sinais cerebrais, identificação de biomarcadores moleculares e movimento corporal.
“O que a gente busca são marcadores confiáveis. Assim como a síndrome de Down tem uma alteração cromossômica visível, talvez possamos encontrar no cérebro sinais consistentes do autismo, que ajudem no diagnóstico com mais segurança e menos subjetividade”, explicou Matheo Angelo Pereira Dantas, estudante diagnosticado com autismo aos 17 anos e pesquisador no projeto.
Com esses dados, é possível apontar, ou não, se a criança é integrante do espectro desde cedo. E isso pode ser muito importante!
“Quando mais cedo você entender, mais fácil é lidar porque você vai ter um tratamento e uma atenção diferenciada na escola, por exemplo”, explicou em entrevista ao site do ICMC.
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Impacto da pesquisa
A estereotipação do autismo é um dos principais desafios na identificação de casos.
Durante muito tempo, apenas os casos mais graves eram diagnosticados. Isso criou a falsa impressão de que o autismo era algo raro.
“As pessoas dizem que os casos de autismo aumentaram, mas, na verdade, antes só se diagnosticaram os casos mais graves, como os personificados naquele personagem Rain Man”.
Atualização dos dados
Agora, o desafio de Matheo é fazer a transformação de dados obtidos por pesquisas no exterior.
O rapaz orientador por André no trabalho “Explainability in Graph Neural Networks for Autism Assessment Using fMRI Analysis”, que usa exames de ressonância magnética para aprimorar ferramentas de IA.
Um desafio é garantir que os modelos treinados com dados de populações da Europa e dos Estados Índios, também sejam eficazes no Brasil.
