Um estudo da USP, está treinando uma ferramenta de inteligência artificial para facilitar o processo de diagnóstico do autismo por meio da inteligência artificial. Para o teste, os cientistas criaram um algoritmo a partir de 500 imagens cerebrais de ressonância magnética.Conforme a pesquisa, na amostra, havia 242 imagens de pessoas que estão no espectro autista. A ferramenta aponta a possibilidade de autismo ao comparar com os padrões identificados na etapa anterior.“Comparando mapas de pessoas com ou sem o transtorno do espectro autista, descobrimos que seria possível fazer um diagnóstico usando essa metodologia com uma alta precisão”, diz o professor do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC-USP), Francisco Rodrigues, um dos autores do estudo.O autismo é um transtorno com diferentes graus e cada um deles possui uma complexidade específica para o diagnóstico. No geral, a identificação é feita por meio da observação dos comportamentos do paciente e de entrevistas com os pais ou cuidadores.Segundo o artigo publicado pelos pesquisadores na revista Scientific Reports, em maio, as imagens obtidas nos exames de ressonância magnética apresentam alterações em determinadas regiões do córtex de pessoas com autismo. O sistema foi capaz de determinar quais alterações cerebrais estavam associadas ao autismo com uma precisão superior a 95% de acerto no diagnóstico.O professor explica que, “hoje se sabe, por exemplo, que circuitos cerebrais alterados em pacientes com autismo podem estar relacionados a determinados comportamentos característicos. No entanto, a maioria dos estudos anatômicos mostra que as alterações são pouco visíveis em casos mais leves e nosso trabalho avança na busca de um melhor entendimento dessa neurodivergência”.
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