Os cientistas sabem que os primeiros sinais de autismo podem aparecer na infância, mas prever de forma confiável em bebês é difícil.
No entanto, a inteligência artificial(AI) pode ser a chave para fazer uma analise precisa. Pesquisadores da Universidade da Carolina do Norte desenvolveram um algoritmo de aprendizado profundo que pode prever o autismo em bebês com uma precisão relativamente alta de 81 por cento e 88 por cento de sensibilidade.
A equipe treinou o algoritmo para reconhecer os primeiras sintomas do autismo, com exames de cérebro e analisando três fatores comuns: a área de superfície do cérebro, o seu volume e o sexo da criança (como os meninos são mais propensos a ter autismo).
Em testes, a AI pôde detectar o aumento da superfície em 6 meses e um aumento correspondente em volume logo após 12 meses – não foi uma surpresa que a maioria desses bebês tenha sido formalmente diagnosticado com autismo em 2 anos.
Tal como acontece com outros usos do diagnóstico de AI na medicina, provavelmente o maior desafio é produzir testes adicionais que validam e refinam o trabalho visto aqui.
Os cientistas disseram ao IEEE Spectrum que é difícil obter varreduras cerebrais de bebês para uso em testes de replicação, e esses exames são muitas vezes caros.
Além disso, provavelmente não seria prático usar esse método de previsão o tempo todo – seria muito provável ser útil se um teste sugerir que um bebê está em alto risco de autismo.
Mesmo assim, a AI poderia ser extremamente útil se ajudar os pais a se adaptarem às necessidades especiais de seu filho.
