IA Mostra Potencial na Detecção Precoce do Autismo

Um artigo de pesquisa publicado ontem apresentou alguns resultados promissores de um modelo de aprendizado de máquina projetado para identificar crianças em risco de transtorno do espectro autista (ASD) em uma idade precoce. O modelo, chamado AutMedAI, alcançou uma taxa de precisão de 80%, oferecendo esperança para a detecção precoce.

Desenvolvido por pesquisadores do Instituto Karolinska, o AutMedAI analisou dados de aproximadamente 30.000 indivíduos para identificar padrões ligados ao autismo. Os dados foram baseados em 28 parâmetros que podem ser facilmente obtidos antes que uma criança complete dois anos, como a idade do primeiro sorriso, a primeira frase curta e a presença de dificuldades alimentares.

Em uma declaração, a autora do estudo, Shyam Rajagopalan, ressaltou a importância dessas descobertas: “Os resultados do estudo são significativos porque mostram que é possível identificar indivíduos que provavelmente têm autismo a partir de informações relativamente limitadas e facilmente disponíveis.”

Os pesquisadores destacam o potencial deste estudo para a triagem de crianças em uma idade precoce, o que poderia levar à implementação de intervenções oportunas, ajudando crianças com autismo a se desenvolverem de maneira otimizada.

No entanto, os pesquisadores alertam que, embora os resultados sejam promissores, o modelo não substitui uma avaliação clínica completa. Mais pesquisas e validações são necessárias para avaliar completamente o potencial do modelo para uso clínico.

É importante notar que as ferramentas de IA podem, às vezes, levar a diagnósticos errados com potencialmente consequências prejudiciais. Um recente estudo descobriu que a IA teve dificuldade em diagnosticar corretamente casos pediátricos, com diagnósticos incorretos em 83% dos casos analisados.

Adicionalmente, outro estudo publicado ontem relata que, embora as ferramentas de IA possam diagnosticar com precisão doenças genéticas com base em descrições de livros didáticos, sua precisão cai significativamente ao analisar resumos escritos por pacientes.

“As tecnologias de IA gerativas têm o potencial de melhorar os cuidados de saúde, mas apenas se aqueles que desenvolvem, regulam e usam essas tecnologias identificarem e contabilizarem totalmente os riscos associados”, disse Jeremy Farrar, o cientista chefe da OMS, conforme relatado por Nature.