Um estudo do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC – USP), em São Carlos (SP), busca diagnosticar o Transtorno do Espectro Autista (TEA), por meio da inteligência artificial.
A metodologia de diagnóstico ainda está em desenvolvimento.
O diagnóstico do autismo ainda é um desafio. A principal razão para isso é a sua complexidade, já que os sintomas da TEA são bastante diversos e não há um ‘marcador’ no organismo que determine o quadro com precisão.
Para um diagnóstico, são necessários profissionais especializados e de diferentes áreas. De acordo com o Centro de Controle e Prevenção de Doenças (CCPD) dos Estados Unidos (EUA), a cada 36 pessoas, uma apresenta TEA.
Como funciona o diagnóstico
A inteligência artificial se baseia em dados das redes cerebrais, que são coletados por exames de ressonâncias e eletroencefalogramas, que registram graficamente as correntes elétricas emitidas pelo cérebro.
Os dados são utilizados para a criação de ‘mapas’, que diferem entre pessoas que não possuem TEA e aquelas que têm o quadro clínico. Ao todo, 500 pessoas participaram do levantamento, sendo 242 delas portadoras do TEA.
As máquinas são, então, abastecidas com esses ‘mapas’ e determinam as principais alterações cerebrais associadas ao autismo. A precisão é de 95%.
Diferenciais e inovações
O diferencial do estudo desenvolvido em São Carlos (SP) é que ele leva em consideração a organização da rede cerebral para o diagnóstico.
Nele, são estudadas como se dão as relações entre as diferentes partes do cérebro.
Com as ressonâncias, é possível ver que os cérebros de pessoas com TEA apresentam menos distribuição de informações e conectividade.
De acordo com Francisco Rodrigues, professor do ICMC-USP, a alteração nos circuitos cerebrais podem alterar outros processos do organismo, como os emocionais, cognitivos e de memória.
Outros diagnósticos
O mapeamento do cérebro também é importante para o diagnóstico de outras condições, como a esquizofrenia. Segundo Rodrigues, com a pesquisa, pode ser possível estabelecer uma relação entre os quadros clínicos. Como a base de dados ainda é pequena e a coleta deles não são simples, para que o método se estabeleça, ainda há muitos desafios. Fonte: G1 
